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我使用Fitting empirical distribution to theoretical ones with Scipy (Python)?中的代码将数据拟合到分布中，并生成随机数。 我相信上面的代码试图使用MLE (最大似然估计)将数据拟合到分布中，列表中大约有88种不同的分布。我的问题是，例如，burr分布只是正随机变量(https://en.wi
浏览 46提问于2020-08-27得票数 1
我有一个数据集，我想要拟合到一个已知的概率分布。目的是在数据生成器中使用拟合的PDF -这样我就可以从已知的(拟合的) PDF中采样数据。数据将用于模拟目的。目前，我只是从正态分布中抽样，这与实际数据不一致，因此模拟结果不准确。我的第一个想法是将其拟合为威布尔分布，但数据实际上是多模态的(附图)。所以我想我需要组合多个分布，然后将数据拟合到结果dist中，对吗？也许结合高斯分布和威布尔<em
浏览 3提问于2015-10-16得票数 8
我有一个丢包率的CDF分布图。因此，我没有原始数据或CDF模型本身，而是CDF曲线的样本。(数据是从文献中公布的情节中提取出来的。) 我想找出哪个分布和什么参数提供了与CDF样本最接近的拟合。我已经看到，Scipy统计分布提供了fit(数据)方法，但所有示例都适用于原始数据点。随后从拟合的参数中提取PDF/CDF。对我的CDF示例使用fit并不能得到合理的结果。假设fit()不能直接应用于来自经验CDF的数据样本，这是正确的吗？ 我可以使用哪些替代方案来查找匹
浏览 18提问于2018-12-28得票数 0
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我有一个角分布，我想把von分布的混合物拟合到我怎么能这么做？我还发现，可以在Python，中安装一个von发行版。我想，如果我已经在scipy中定义了函数，也许我可以尝试如何拟合混合分布？
最后，我使用rpy2解决了这个问题。具体而言，我使用Python清理数据，并使用R包对VMM进行培训(因此需要安装R和相关包)。
浏览 3提问于2016-07-20得票数 5
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目前，我正在将经验分布与中解释的理论分布进行拟合# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy as np
# Sample data with random
浏览 40提问于2016-07-27得票数 3
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将数据点拟合到累积分布
、、、、
我正在尝试将gamma分布拟合到我的数据点，我可以使用下面的代码来实现这一点。import scipy.stats as ssdataPoints = np.arange(0,1000,0.2)我想使用许多这样的小伽马分布来重建一个更大的分布(更大的<em
浏览 32提问于2013-09-17得票数 24
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威布尔删失数据
、、
我想使用Scipy stats库对这些数据进行一些威布尔分析(例如，将数据拟合到威布尔曲线并获得分布的参数)。我对Python和Scipy还很陌生，所以我找不到一种方法来将挂起的数据包含在任何可用的威布尔分布中(dweibull、exponweibull、minweibull、maxweibull)。
浏览 1提问于2014-03-19得票数 2
我已经用pandas对数据进行了排序，所以我有了这个数据框架(我使用anaconda，jupyter笔记本)：我展示了一个带有横坐标索引"écart G-D“和纵坐标”概率“的直方图。
浏览 0提问于2019-06-05得票数 0
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我正在将分布拟合到给定的data.then，我已经估计了分布的参数，我还使用R中的ecdf()命令绘制了经验cdf。我该怎么做呢？ecdf()命令还能帮助我吗？
浏览 3提问于2013-10-15得票数 2
我正在尝试使用scipy将一个自定义分布拟合到一个大型(~O(500,000)个测量值)数据集。我已经根据其他一些因素推导出了一个理论PDF，但无论是手工还是使用符号集成软件，我都找不到CDF的确切形式。如果我找不到CDF的显式形式并且它是相反的，我还能做些什么来加快这个发行版的使用速度呢？ 我已经使用了maple，matlab和Sympy来尝试确定CDF，但是没有一个给出结果。我还尝试了对数据进行下采样，同时仍然保留了尾部属性，但这
浏览 12提问于2019-02-18得票数 0
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我是Python的新手，来自R世界。我正在尝试使用SciPy将分布拟合到样本数据，并取得了很好的成功。我可以让distribution.fit(data)返回正常的结果。我一直不能做的是创建拟合统计的优度，这是我习惯于在R中使用fitdistrplus包的。有没有一种通用的方法来比较SciPy中许多不同发行版的“最佳拟合”？
浏览 3提问于2012-06-30得票数 17
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我希望使用montecarlo类型的模拟来总结任意数量的概率分布。我想随机抽样某事物的连续分布，并将它们添加到其他连续分布的其他随机样本中，最终得到它们组合的概率分布。分布本身是经验的-它们不是一个函数，而是P99 = 2.4，P90 = 7.12，P50 = 24.53，P10 = 82.14等等(实际上有很多这样的点)。分布或多或少是对数正态分布，所以如果有必要的话，将它们近似为对数正态分布可能会很好。但我如何才
浏览 0提问于2013-04-18得票数 8
我正在将合成数据拟合到scipy中的各种分布，然而，我观察到了一些意想不到的结果。我的数据包含负数，当我在固定位置和规模时将此数据拟合到具有非负支持的分布时，我不会得到错误。我的代码如下： import scipy.stats as stimport pandas as pd
test_data当我拟合scipy lognorm时，它具有非包含性非负支持，我得到了违反数据界限
浏览 53提问于2021-04-27得票数 0
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我已经开始使用python进行分析了。我想做以下几点：
我用来自gaussian_kde的scipy.stats对核密度函数进行了估计。我使用的数据随着时间的推移而改变。因此，如果数据有一个分布(例如高斯)，那么它以后可能会有另一个分布。gaussian_kde在这个场景中有什么缺点吗？在中，为了得到数据分布，建议对每个分布中的数据进行拟合。那么使用</e
浏览 3提问于2015-07-06得票数 11
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我在python中工作，我有一些操作的性能数据。我一直在尝试将正态分布和学生t分布拟合到数据的密度直方图中，作为PDF格式使用。现在我有个主意import mathimport statistics
def llnorm
浏览 5提问于2022-01-13得票数 0
我使用dt_subsample = dt.sample(frac=0.3, random_state=42)获取它的一个子样本。我想检查一下，特定变量(比如var1、var2和var3)的分布在dt和dt_subsample之间是否相同示例数据：
import numpy
浏览 0提问于2020-06-25得票数 1
13回答
INTRODUCTION：我有一个30,000多个整数值的列表，从0到47不等，包括在内，例如从某些连续分布中采样的[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47PROBLEM：基于我的分布，我想计算任何给定值的p值(看到更大值的概率)。例如，您可以看到，p值对于0将接近1，而对于较高的数字，p值将趋向于0。我不知道我是否正确，但是要确定概率，我认为我需要将我的数据与最适合描述我的数据的理论分布相匹配。我假设需要某种拟合优度检验来确定最佳模型。有
浏览 32提问于2011-07-08得票数 185
2回答
我一直在使用Matlab使用paramhat，paramci = wblfit( data，alpha)将数据拟合为威布尔分布。这给出了威布尔分布的形状和尺度参数，以及每个值的置信区间。我正在尝试使用Scipy来完成合理的任务，并且可以使用scipy.stats.weibull_min.fit轻松地获得参数，但是我想不出一种方法来获得vlauee上的置信区间。Scipy提供此功能吗？
浏览 18提问于2019-01-10得票数 2
我读过很多类似的文章，说Excel的T.INV.2T(probability，degs_Freedom)可以使用scipy.stats.t.ppf()在python中重现。根据发布的其他答案，我应该使用scipy.stats.t.ppf(0.05，58)得到相同的答案，但我没有。我得到-1.672。 你知道我的语法出了什么问题吗？
浏览 37提问于2021-10-14得票数 0
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假设我有一些经验上获得的数据：size = 10000它是指数分布的(带有一些噪声)，我想使用卡方拟合优度(GoF)测试来验证这一点。使用Python中的标准科学库(例如，scipy或statsmodel)并使用最少的手动步骤和假设，最简单的方法是什么？有一
浏览 1提问于2014-06-24得票数 18
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