Distribución Logística
Distribución Logística
La distribución logística se utiliza para describir el crecimiento.
Se utiliza ampliamente en aprendizaje automático en regresión logística, redes neuronales, etc.
Tiene tres parámetros:
loc- Es decir, donde está el pico. Predeterminado 0.
scale- desviación estándar, la planitud de la distribución. Predeterminado 1.
size - La forma de la matriz devuelta.
Ejemplo
Dibuje muestras de 2x3 de una distribución logística con media en 1 y stddev 2.0:
from numpy import random
x = random.logistic(loc=1, scale=2, size=(2,
3))
print(x)
Visualización de Distribución Logística
Ejemplo
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False)
plt.show()
Resultado
Diferencia entre distribución logística y normal
Ambas distribuciones son casi idénticas, pero la distribución logística tiene más área debajo de las colas. es decir. Representa más posibilidad de ocurrencia de un evento más alejado de la media.
Para un valor más alto de la escala (desviación estándar), las distribuciones normal y logística son casi idénticas, excepto por el pico.
Ejemplo
from numpy import random
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.distplot(random.normal(scale=2, size=1000), hist=False,
label='normal')
sns.distplot(random.logistic(size=1000), hist=False,
label='logistic')
plt.show()
Resultado
