python - 两个 beta 分布的乘积

标签 python r statistics julia statsmodels

假设我有两个随机变量:

X ~ Beta(α1,β1)

Y ~ Beta(α2,β2)

我想计算 Z = XY 的分布(随机变量的乘积)

使用 scipy,我可以获得单个 Beta 的 pdf:

from scipy.stats import beta
rv = beta(a, b)
x = np.linspace(start=0, stop=1, num=200)
my_pdf = rv.pdf(x)

但是两个 Beta 的乘积呢?我可以分析吗? (Python/Julia/R 解决方案很好)。

最佳答案

FWIW,Python 中相同

from scipy import stats
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt

N = 100000

y = stats.beta(.5, .9).rvs(N)
x = stats.beta(.9, .5).rvs(N)
z = x*y
dens_z = sm.nonparametric.KDEUnivariate(z)
dens_z.fit()

dens_x = sm.nonparametric.KDEUnivariate(x)
dens_x.fit()

dens_y = sm.nonparametric.KDEUnivariate(y)
dens_y.fit()

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(dens_z.support, dens_z.density, label='z')
ax.plot(dens_x.support, dens_x.density, label='x')
ax.plot(dens_y.support, dens_y.density, label='y')
ax.legend()
plt.draw_if_interactive()

distributions

关于python - 两个 beta 分布的乘积,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21889025/

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