我相信答案很简单,但我不知道我做错了什么。
我想测试我拥有的一些样本数据是否可以来自广义极值分布或皮尔逊类型3分布。
由于某些原因,我无法让kstest(t1, 'genextreme')合作。但是,当我将其更改为norm时,它可以正常工作。
请看下面的部分代码和错误:
from scipy.stats import kstest
from scipy.stats import ks_2samp
import numpy as np
import csv
In [7]: from scipy.stats import genextreme
In [8]: t1 = TP[
我已经为蒙特卡罗模拟拟合了一系列的SciPy连续分布,并希望从这些分布中获取大量样本。但是,我希望能够获取相关样本,例如i第四样本从每个分布中获取第90个百分位数。
在这样做的过程中,我发现了SciPy性能中的一个怪癖:
# very fast way to many uncorrelated samples of length n
for shape, loc, scale, in distro_props:
sp.stats.norm.rvs(*shape, loc=loc, scale=scale, size=n)
# verrrrryyyyy slow way to take
利用直方图生成一些随机数据来估计概率密度函数。我现在想要两个版本的直方图,即等边宽度和等边高度直方图。
# -*- coding: utf-8 -*-
from scipy.stats import norm
import matplotlib.pyplot as plt
#import pandas as pd
import numpy as np
fig, ax = plt.subplots(1, 1)
#Calculate a few first moments:
mean, var, skew, kurt = norm.stats(moments='mvsk')
#
我使用来分析多模式分布。从GaussianMixture类中,我可以使用属性means_和covariances_访问均值和协方差。现在如何使用它们来绘制两个基本的单峰分布呢?
我考虑使用,但不知道如何为loc和scale选择参数。所需的输出将类似于所附图所示。
这个问题的示例代码是从答案中修改的。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import mixture
from scipy.stats import norm
ls = np.linspace(0, 60, 1000)
multi
我遵循这个问题的答案,,但是我发现样本数据的边缘分布没有相同的均值和标准偏差。例如,考虑代码示例中下面的多元分布。如果我们将边沿标记为X、Y和Z,那么我希望(从样本数据中隐含的)比例尺和位置参数与输入数据匹配。然而,对于X,您可以看到下面的比例和位置参数是0.1000和0.5219。因此,规模是我们所期望的,但其位置却下降了4%。我在想,我用协方差矩阵做错了什么,但我似乎找不出哪里出了问题。我尝试将相关矩阵设置为恒等矩阵,然后将样本数据的位置和规模与输入的数据进行匹配。我的协方差矩阵一定出了问题,否则我又犯了一个根本错误。任何帮助都将不胜感激。如果问题不清楚,请告知。
import panda
考虑到一些措施,我试图创建一个beta发行版。给定最大值、最小值、平均值以及α和beta值,我如何调用beta.ppf或beta.pfd来生成适当的数据集?
工作样本
破碎样本
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import beta
#
# Set the shape paremeters
#
a = 2.8754
b = 3.0300
minv = 82.292
maxv = 129.871
mean = 105.46
#
# Generate the value between
#
x = np.linspace(b