我正在尝试使用MLE拟合双指数(即两个指数或双指数的混合)数据。/questions/66199/maximum-likelihood-curve-model-fitting-in-python)和正态(Scipy MLE fit of a normal distribution)分布拟合的提示。使用这些示例，我测试了以下代码： import numpy as np
import matplotlib.p
浏览 59提问于2019-08-30得票数 3
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在我的第一个实验中，我抽取了1000个样本，对于第二个实验，我从这个分布中抽取了10,000个样本。(使用numpy.random.exponential)我如何在Python中做这样的比较呢？我知道如何在matplotlib中绘制图形
浏览 2提问于2011-10-26得票数 5
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136.5,150,94.1,127.6,77.2,136.1,83.4,75.6,92.7,106.5,95.9,112.1,80.7,90.4,143.7,152.7,113.3,143.9,87.9,85.2,117.2,193,153.7,84.7,97.3,140.3,80,103.6,72.6,90.7,52.6,52.8)
我的主要目标是使用指数的
浏览 2提问于2021-05-21得票数 1
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在的基础上，除了MLE (最大似然估计)之外，是否有其他方法来拟合连续分布？我认为我的数据可能会导致MLE方法的发散，所以我想尝试使用矩的方法，但我无法找到如何在枕叶中这样做。
浏览 1提问于2014-03-05得票数 7
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我使用将与一组反应时测量相匹配。一般来说，它工作得很好，但有时，优化会偏离轨道，为参数选择一个疯狂的值--结果的图显然不太适合数据。我想做两件事：
我很难让我的MLE估计值收敛到一个“合理”的值，直到我发现:如果X至少包含一个nan，那么当X是一个numpy数组时，np.sum(X) == nan不是
浏览 1提问于2013-11-27得票数 3
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将数组从C代码返回到python
、、、、
我在Python中分配了一个3D数组，并将其传递给一个我正在编写的类型为double *的库。在我的C代码中，我使用以下命令动态创建了一个独立的3D数组std::
浏览 0提问于2014-01-03得票数 1
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我正在尝试将移动的指数分布拟合到我的数据中，但是拟合函数给出了100的误差，并且无法估计起始值。我还使用plotdist函数来寻找初始值，以拟合分布，经过迭代过程，我得到了参数rate = 0.155 shift = 0.00001的曲线图，甚至我在fitdist中也使用了这些值。 ?我也使用了mledist函数来计算分布参数的起始值，但它仍然不起作用。我也使用了fitdist函数，它给出了以下错误： fitdist
浏览 48提问于2020-10-15得票数 0
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我正在尝试使用将一些数据拟合到混合模型中。在Matlab中，代码如下mixtureModel = ...pguess/180 + (1-pguess)*exp(kappa*cos(2*x/180*pi))/(180*besseli(0,kappa));
options.MaxFunEvals = 20000;
% fit the mode
浏览 2提问于2014-10-20得票数 2
我的工作是拟合威布尔分布的一些整数数据和估计相关的形状，规模，位置参数。但是，我注意到scipy.stats库的性能很差。更
浏览 12提问于2020-09-22得票数 0
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我为模型创建了一个日志似然函数，并将其与mle2()中的起始值一起使用来拟合该模型(参见but )，但无法找到如何在ggplot2中的数据之上绘制适合的模型。显然，stat_smooth有最合适的选择，除了mle，没有一个我可以使用这个模型。这是一个渔业Ricker鱼种招募模型，它适合于mle假设日志正常错误。fit：
mle2(minuslogl=Ricker.LL,start=list(a=0.4515,b=0.
浏览 0提问于2019-07-22得票数 0
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我试图在python中复制的工作，除非使用不同的数据。我编写了模拟Poisson过程的代码，以及他们描述的Hawkes过程。= minimize(loglikelihood, (0.01, 0.1,0.1),method='Nelder-Mead',args = (atimes,))但是，我不知道如何在python中执行以下操作。我如何才能做到evalCIF的等价，得到一个相似的拟合与经验强度的图表，因为他们有？
如何计算霍
浏览 2提问于2014-07-16得票数 7
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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。但是，当我对分布进行拟合，获得参数并生成PDF时，我会得到以下结果： ? 其分布既有正值也有负值。 老实说，我不认为我完全理
浏览 46提问于2020-08-27得票数 1
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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？或者我需要自己编写MLE置信区间估计？
浏览 18提问于2019-01-10得票数 2
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我需要一些来自分布p(x)=x*exp(-ax) x>0的样本，但是在python中，只有指数分布可以用于抽样。如何在python中使用此发行版？谢谢！
浏览 4提问于2016-01-06得票数 0
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我正在将SAS代码转换为R，在SAS单变量过程中使用直方图和中点有一个使用对数正态分布的特征。结果是一个包含以下变量的表，
OBSPCT -直方图区间变量值的百分比MIDPT -直方图间隔中点现在我想出了在R中做这件事的方法，我唯一的问题是，当这三个参数在SAS中被估计时，我唯一的问题是可能性估计。R给了我不同的价值。
我在R中使用了下面的MLE。MLE
浏览 1提问于2015-09-09得票数 0
import statsx = 10 * stats.expon.rvs(size=size) + 0.2 * np.random.uniform(size=size)param = stats.
浏览 1提问于2014-06-24得票数 18
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该矩阵包含使用MLE时对角线上的渐近方差。我有这样的感觉，这也可以与置信区间相结合，但是我的统计背景还不足以理解这是否属实。我正在寻找的是Python代码，它为我提供了parmci值(我可以通过使用scipy.stats.genpareto.fit获得parmhat值)。然而，这种拟合方法使用最小二乘，而我需要使用MLE，我没有看到一种让curve_fit使用MLE的方法。因此，我似乎不能使用cur
浏览 16提问于2021-08-20得票数 0
我有一些数据，想要拟合一个给定的心理测量函数p。
我对拟合参数和误差也很感兴趣。使用“经典”方法，使用scipy包中的curve_fit函数，很容易获得p的参数和误差。然而，我想使用最大似然估计(MLE)来做同样的事情。从输出和图中可以看出，这两种方法提供的参数略有不同。实现MLE不是问题，但我不知道如何使用这种方法获得错误。有没有一种简单的方法来获得它们？这里使用scipy统计模型拟合了一个类似
浏览 12提问于2018-09-05得票数 1
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data = df,summary(fit)
在数据不是高斯的情况下，是否有添加家庭组的方法，如lme4，或者在非线性模型中测试组的任何其他提示？
浏览 13提问于2022-01-10得票数 0
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我试图使用scipy.stats在Python中复制R的fitdist()结果(引用，不能修改R代码)。结果完全不同。有人知道为什么吗？如何在Python中复制R的结果？20000.0, 476743.9, 24059.6, 28862.8]library(fitdistrplus)R结果：
浏览 4提问于2021-01-14得票数 0
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