我一直在尝试用stats.exponweib.fit来拟合威布尔分布--在Scipy中并没有一个只适用于威布尔的拟合,因此,人们需要利用指数威布尔的拟合,并将第一个形状参数设置为1。然而,当stats.exponweib.fit函数被馈送来自具有已知形状参数的威布尔分布的数据时,拟合返回一组不同的形状参数。显示此行为的一些示例代码如下:
from numpy im
我试图根据我在这里读到的答案,使用两种不同的方法将直方图拟合为指数分布。我感兴趣的是获得分布的尺度参数的逆。按照这里给出的答案(Histogram fitting with python),我使用scipy.stats.expon发行版的fit方法。拟合看起来不错,但我想知道不确定性/误差λ值。在stats.expon文档中没有关于如何获取此信息