我不明白scipy.stats.levy_stable的_fitstart()方法返回的参数是什么，对于带有正负beta参数的分布。直观地说，在生成随机样本时更改beta的符号应该不会影响拟合数据时对alpha的估计。我不确定beta的符号对_fitstart()返回的第三个参数有什么影响，但我希望在按照this answer的建议转换返回值后，符号可能会反转。from s
浏览 61提问于2021-06-27得票数 0
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在1.2版本中，SciPy添加了ability to fit a Levy-Stable distribution。我有几个发行版我想适合，但我在运行fit时遇到了一些问题。, beta, size=points, random_state=jennys_constant)
print(levy_stable.fit(draw)) 我觉得，如果我从Levy-稳定分布中得出结论，我应该能够相当容易地拟合这个结论。然而，我收到了很多类似下面的警告，问题是在1000分上花费了很长的时间。SciPy</e
浏览 91提问于2019-02-07得票数 4
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scipy的偏态正态分布
、、、
有人知道如何用scipy绘制一个偏态正态分布吗？我认为stats.norm类是可以使用的，但我就是想不出怎么用。此外，如何估计描述一维数据集的偏态正态分布的参数？
浏览 0提问于2011-05-04得票数 23
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有谁知道用javascript实现的等价物(至少是的一部分)？我正在尝试将各种分布(例如，偏态正态分布)拟合到分位数，但我以前需要一个优化库。
浏览 1提问于2012-06-13得票数 5
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我正在尝试创建一个使用偏态正态分布的偏态随机数生成器，但是我不知道如何将我的公式(使用NORMDIST())转换为可以生成我想要的数字的NORMINV()-based公式。这是我的公式：其中"x“是数字，"s”是比例，"m“是位置，"
浏览 1提问于2015-09-29得票数 7
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from scipy.stats import skew
>> 0.7071062587209218 如何绘制分布来显示python3中的偏态分布？
浏览 23提问于2020-12-30得票数 0
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尝试从SciPy中的分布中抽取一个随机数，就像在stats.norm.rvs中一样。然而，我试图从我拥有的经验分布中获取数字-这是一个倾斜的数据集，我想将倾斜和峰度合并到我正在绘制的分布中。范数函数接受一个“矩”参数，该参数由“mvsk”的某种排列组成，其中s和k代表倾斜和峰度，但显然所做的一切都是要求从rv计算s和k，而我想首先建立s和k作为分布的参数。无论如何，我不是一个统计专家，也许这是一个简
浏览 8提问于2012-03-25得票数 4
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如何证明实验数据服从重尾分布？
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我有几个服务器响应延迟的测试结果。根据我们的理论分析，时延分布应该具有重尾行为。但是，我如何证明测试结果确实遵循厚尾分布呢？
浏览 0提问于2012-03-06得票数 0
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我用Matplotlib绘制了一个直方图，通过肉眼观察，这些值似乎是正态分布的：然而，我想要验证这一点。我发现了一个在下实现的正态性测试，但结果并非如此。我已经用下面的代码测试了这个函数，它似乎做了我想要做的事情：import scipy.stats as stats
s = numpy.random.normal(老实说，我不知道为什么输出会有差异，即更少的</e
浏览 78提问于2014-04-24得票数 23
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是否有可能在R中生成均值、SD、偏斜和峰度已知的分布？到目前为止，最好的方法似乎是创建随机数并对其进行相应的转换。如果有一个包是为生成特定的发行版而量身定做的，那么我还没有找到它。谢谢
浏览 1提问于2011-01-27得票数 45
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我用以下代码拟合了一些样本数据的分布： import numpy as np import matplotlib.pyplot as pltdist_names = ['beta', 'norm','gumbel_l'] dist =getattr(scipy.s
浏览 19提问于2020-04-18得票数 2
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拟合分布参数
、、、、
在为我的数据集搜索最佳匹配分布时，结果是具有以下参数的指数修正正态分布：西佩给了我们一种方法，通过以下方法分析分布的平均值：生成的fitted_mean=9
浏览 1提问于2018-03-20得票数 0
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我想在一组数据中拟合一个偏态正态分布(SN)。为此，必须估计SN的位置、尺度和形状参数。import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 18提问于2017-07-19得票数 1
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有相当多的帖子是关于用Scipy处理lognorm发行版的，但我仍然不明白它的诀窍。2个参数对数正态通常由对应于Scipys loc=0和\sigma=shape，\mu=np.log(scale)的参数\mu和\sigma来描述。在上，我们可以阅读如何使用随机分布的指数生成lognorm(\mu,\sigma)样本。np.log(scale), shape # mu and sigma
# last line: -7.6328569
浏览 1提问于2013-08-30得票数 19
，XN)，每个变量都分布在特定的边际上(正态，对数正态，泊松...)我想要生成这些变量Xi的p个联合实现的样本，假设这些变量与给定的Copula相关，使用Python 3。我知道R是更好的选择，但我想用Python来实现。 遵循this方法，我设法用高斯Copula做到了这一点。在高斯copula方法的开始，您可以从多变量正态分布中提取p个实现的样本。我尝试使用了几个Python3
浏览 115提问于2019-09-25得票数 3
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我有一天24小时每天24小时测量辐照度数据的文件。因此，如果有一天没有任何云的天空，数据显示一个很好的连续钟曲线。当我寻找数据中没有任何云的一天时，我总是逐个月地用gnuplot绘制图表，并检查是否有很好的钟形曲线。
我在想，是否有一种蟒蛇的方式来检查，是否辐射测量值形成了连续的钟曲线。不知道这个问题是否太模糊，但我只是在寻找一些关于这个问题的想法:-)
浏览 19提问于2016-03-09得票数 1
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Python中有没有什么包可以进行数据转换:缩放、居中和Box-Cox转换，以消除数据的不对称性？scale")) trans = predict(trans, predictors))
我知道sklearn，但是我找不到上面提到的处理函数
浏览 1提问于2015-11-27得票数 6
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我想要做的是最小化数据集中高度分散的数据的影响。我想要计算数据集的平均值，在我的例子中，它具有最小的散乱数据的影响。如下图所示：
我需要的平均值不是46.3，而是更接近其他数据分布。实际上，我希望将均值计算中89.23 & 328.42的影响降至最低。提前感谢
浏览 0提问于2012-08-15得票数 0
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正态得分
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具有以下分布(实际分布和预测)，Hist 1到3(左到右)。我想得到一个分数范围从0-1的实际分布是多么接近正常。我发现了一些统计正态性检验：D‘’Agostino^2检验hist-1 Skewness is 0.02838620906381603515.214567975037294
hist-3 Skewness is -0.40471550878367296
浏览 0提问于2021-06-28得票数 1
我试着用the来计算多元正态的累积分布函数。但是，对于这些对角线值的不同(相对)小的值，对于较小的值，则会出现错误。例如，这段代码：from scipy.stats import multivariate_normal
std = np.array
浏览 8提问于2022-11-18得票数 0
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