TabuaMDT.t_qx_j#
method
- TabuaMDT.t_qx_j(x: Iterable[int], t: Iterable[int], j: Iterable[int] | Iterable[str]) NDArray[float64]#
Probabilidade de um indivíduo com idade x falhar com idade exatamente igual a x + t, pela causa j.
- Parâmetros
x (Iterable[int]) – Idade de inicial. Deve ser um array com 1 elemento ou um array com uma idade para cada decremento.
t (Iterable[int]) – Tempo extra. Pode ser um array com diversos tempos.
j (Iterable[int] or Iterable[str]) – Causa da falha. Deve ser um número de 0 até self.n_decremento ou uma string com o nome da causa. Pode receber mais de um número. As causas de falha são ordenadas pela forma como foram utilizadas na inicialização da classe, e possuirão um nome igual à ordem em que foram passadas ou com o nome do argumento, caso tenha sido passada como argumento nomeado.
- Retorna
Probabilidade de um indivíduo com idade x falhar com idade exatamente igual a x + t, pela causa j.
- Tipo de retorno
NDArray[float64]
Exemplos
>>> import numpy as np >>> qx1 = (np.arange(100) + 1)/100 >>> qx2 = np.repeat(0.01, 100) >>> tabua = TabuaMDT(Tabua(qx1), causa2=Tabua(qx2)) >>> tabua.t_qx_j([50, 0], [0, 1, 2, 3], [0]) array([[0.50745 , 0.25099074, 0.12156447, 0.05763119]]) >>> tabua.t_qx_j([50, 0], [0, 1, 2, 3], [1]) array([[0.00745 , 0.00358974, 0.00169432, 0.000783 ]]) >>> tabua.t_qx_j([50, 0], [0, 1, 2, 3], [0, 1]) array([[0.50745 , 0.25099074, 0.12156447, 0.05763119], [0.00745 , 0.00358974, 0.00169432, 0.000783 ]]) >>> tabua.t_qx_j([50, 0], [0, 1, 2, 3], ["0", "causa2"]) array([[0.50745 , 0.25099074, 0.12156447, 0.05763119], [0.00745 , 0.00358974, 0.00169432, 0.000783 ]])