在python中使用scipy.stats时出现获取错误
在Python中使用scipy.stats时出现获取错误可能是由于以下原因之一：
- 导入错误：请确保已正确导入scipy.stats模块。可以使用以下语句导入：
from scipy import stats- 方法或属性拼写错误：请检查你使用的方法或属性是否拼写正确。在scipy.stats中，有许多不同的统计函数和分布，例如正态分布（norm）、指数分布（expon）、t分布（t）等。确保你使用的方法或属性名称正确。
- 参数错误：某些函数可能需要特定的参数。请确保你提供了正确的参数，并按照函数的要求进行使用。你可以查阅scipy.stats的官方文档以获取更多关于每个函数的详细信息。
- 数据类型错误：某些函数可能对输入数据类型有要求。请确保你提供的数据类型与函数的要求相匹配。例如，某些函数可能要求输入为数组或列表。
如果以上解决方法无效，你可以提供更多关于错误的详细信息，例如完整的错误消息和你的代码片段，以便我们能够更好地帮助你解决问题。
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norm.fit在scipy中的意义是什么？
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from scipy.stats import norm
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绘制随机变量(如scipy.stats.rv_continuous.rvs所做的)，
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import scipy.stats d= scipy.stats.expon(0，3/10.) #a指数分布r
浏览 3提问于2017-11-06得票数 1
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用python拟合直方图
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hist, bins, patches = plt.hist(distance, bins=100, normed='True')
从图中可以看出，这种分布或多或少是指数分布(Poisson分布)。考虑到我的井架和垃圾桶阵列，我怎样才能做到最好的拟合呢？
更新
我使用的方法如下：
x = np.float64(bins) # Had some troubles with data types float128 and float64
hist = np.float64(hist)
my
浏览 3提问于2015-11-19得票数 6
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蒙特卡罗方法崩溃？
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我在尝试实现此函数的蒙特卡洛方法时遇到了一个很大的问题：
D=log(T)
其中T是测量的时间，所以T>0，很明显，它是正态分布的。
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m_T (mean of T) = 3.0 seconds
s_T (standard deviation of T)= 1.5 seconds
然后，使用此参数模拟T，然后模拟D：
T = Normal(m_T, s_T)
D=log(Normal(m_T, s_T)
但是在D中，程序会返回一个错误。当我净化时，我发现这个错误是因为正常的(m_T, s_T)有一些负值，所以log(负)崩溃！
我被阻止了，我不
浏览 2提问于2013-03-11得票数 0
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QQ-plot python均值和标准差
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我正在尝试使用python绘制Q-Q图。我正在检查scipy.stats.probplot，输入似乎是对正态分布的度量。
import numpy as np
import pylab
import scipy.stats as stats
measurements = np.random.normal(loc = 20, scale = 5, size=100)
stats.probplot(measurements, dist="norm", plot=pylab)
pylab.show()
在我的代码中，我有
stats.probplot(mean, dist
浏览 0提问于2018-11-02得票数 0
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从Laplace分布中提取出负倾斜密度的Laplace分布
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例0：
import numpy as np
from scipy.stats import halfcauchy
from scipy.stats import laplace
lam_0 = halfcauchy.rvs(loc=0, scale=1, size=2000000, random_state=77)
lap_0 = laplace.rvs(loc=0,
浏览 8提问于2022-11-10得票数 1
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如何以有效的方式截断numpy/scipy指数分布？
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我的想法是从截断在1(下界)和10 (上界)的指数分布中随机抽取样本。我希望得到有界指数分布。预期均值为2.5。我怎样才能以有效的方式做到这一点呢？
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随机数的卡方拟合优度
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现在，为了验证它们是否属于它们的相关分布，我必须执行适合性的X平方检验。
我尝试了两种方法(如下所示)-
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数据:y x-平方= 234.0518，df = 999，p-值=1
Warning message:
In chisq.test(y) : Chi-squared approximation may be incorrect
chisq.test(z)
Error
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处理缺失值的最佳方法是什么？
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假设我们在python中有一个dataframe，包含数值变量和分类变量。
对于Numerical，我们什么时候用平均值代替，什么时候用中位数代替。
对于Categorical，是否有一种需要遵循的方法。
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对性能度量的分布进行建模
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我的经验表明，通常在平均执行时间附近有一个峰值，可以用高斯分布对其进行充分建模。此外，还有一个包含异常值的“长尾”--通常是平均时间的倍数。(考虑到导致首次执行处罚的因素，这种行为是可以理解的)。
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使用scipy.stats将威布尔分布拟合到数据中是否表现不佳？
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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。
因此，我选择了不同的方向，并使用下面的代码检查了fit的性能。我首先使用参数shape=3、scale=200、location=1的威布尔分布创建100个数字，然后使用fitter库估计最佳分布适合度。
from fitter import Fitter
import numpy as np
from scipy.stats import weibull_min
# generate numbers
x = weibull_min.rvs(3, scale=200,
浏览 12提问于2020-09-22得票数 0
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指数拟合: optimize.curve_fit和stats.expon.fit产生不同的结果
python、scipy、curve-fitting、exponential
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。 import glob
import numpy as np
import scipy.stats as ss
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
fig, ax = plt.subplots(5, 1, sharex = True)
j = 0
for files
浏览 25提问于2020-04-28得票数 1
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1回答
从python中的pdf中识别发行版
python、scipy、statistics
我有一个未知分布的概率密度函数，它作为一组元组(x，f(x))给出，其中x=numpy.arange(0,1,size)和f(x)是对应的概率。
识别相应分布的最佳方法是什么？到目前为止，我的想法是根据pdf (通过从头开始编写代码)绘制大量的样本，然后使用所获得的数据来适应在scipy.stats中实现的所有发行版，然后进行最佳拟合。
有没有更好的方法来解决这个问题？例如，在scipy.stats中是否有某种实用工具可以帮助我解决这个问题？
浏览 2提问于2016-03-22得票数 4
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产生峰度大于3的随机正态分布
python、numpy、statistics、normal-distribution
正态分布的峰度为3。随着分布中异常值的增加，尾部变“肥”，峰度增加超过3。
如何在峰度大于3(最好在5-7左右)的两个数字之间产生随机分布？
进口
import numpy as np
import scipy.stats import kurtosis
随机均匀分布在0.01-0.10之间
# Random Uniform Distribution
runif = np.random.uniform(0.01, 0.10, 10000)
kurtosis(runif, fisher=False)
1.8124891901330156
随机正常值在0.01-0.10之间
low
浏览 4提问于2020-01-14得票数 1
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模拟复合随机变量S
python、random、simulation、exponential、poisson
设S=X_1+X_2+...+X_N，其中N是非负的整数值随机变量，X_1，X_2，…是i.i.d随机变量(如果为N=0，则设置为S=0)。 在N~ Poi(100)和X_i ~ Exp(0.5)的情况下模拟S。(绘制直方图并使用numpy或scipy内置函数)检查方程E(S)=E(N)*E(X_1) .And Var(S)=E(N)*Var(X_1)+E(X_1)^2 *Var(N) 我试图解决它，但我还不确定所有的东西，也卡在直方图部分。注意:我是python新手，或者更广泛地说，是编程新手。 我的工作： import scipy.stats as stats
import matplo
浏览 24提问于2021-04-12得票数 0
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我应该使用哪个分布来模拟“随机”程序崩溃？
testing、random、distributed、distribution、reliability
我想测试一下。我需要使用一些随机分布来控制每个节点崩溃的频率-例如，它可能是平均2小时或其他值的正态分布。
如何选择分布规律，以及如何决定分配给分布参数哪些值？
浏览 3提问于2011-05-23得票数 1
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scipy.stats -获得对数正态的基础µ和sigma
python-3.x、scipy
在Python的scipy.stats库中，它有一组非常程式化的随机变量类、方法和属性。大多数都与分布本身有关，例如，“均值是什么？”或者“差异是什么？”
对数正态分布是一种奇怪的分布，因为定义它的参数不是该分布的常用参数，而是它派生出来的正态分布的参数。简单地说，如果X是具有均值µ和标准差σ的正态分布，则Y=e^X是具有其自己的均值、模式、方差、标准差等的对数正态分布。
有没有人知道一种快速或聪明的方法，可以通过scipy.stats中“冻结”房车的方法或属性来恢复(正态分布X的)潜在的µ和sigma？
由于scipy.stats确实给出了实际对数正态分布的均值、标准差等，因此可以做很多代数
浏览 3提问于2018-11-17得票数 0
4回答
在python中实现Kolmogorov Smirnov测试
python、scipy、statistics、statistical-test
我有一个关于N个数字的数据集，我想测试它的正态性。我知道scipy.stats有一个，但是没有关于如何使用它和如何解释结果的例子。这里有谁能给我一些建议吗？
根据文档，使用kstest返回两个数字，KS测试统计量D和p值。如果p值大于显着性水平(例如5%)，那么我们就不能拒绝数据来自给定分布的假设。
当我通过从正态分布中抽取10000个样本进行测试时，我的测试是：
import numpy as np
from scipy.stats import kstest
mu,sigma = 0.07, 0.89
kstest(np.random.normal(mu,sigma,10000),
浏览 5提问于2011-10-26得票数 30
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2回答
最佳指数函数算法，系数和误差？
matlab、exponential
我有指数分布a*exp(b*x)的实验数据。目的是找出系数a，b及其误差。
我尝试了使用函数fit(B,C, 'exp1')，并得到了一些结果。
目前，我正在实验一些问题，因为由于实验的性质，文件中的某些数据点具有较高的错误率。
具体问题是：
在Matlab中，哪种算法或函数能给出最小的误差？
如何使用/采用Matlab中的一些函数来对与指数函数大不相同的数据赋予较小的权重(当我计算系数时)？
浏览 9提问于2013-11-04得票数 1
3回答
是否有返回p值的python的Anderson-Darling实现？
python、statistics、p-value、hypothesis-test、goodness-of-fit
我想找到最适合某些数据的分布。这通常是某种测量数据，例如力或扭矩。
理想情况下，我希望使用多个发行版运行Anderson-Darling，并选择p值最高的发行版。这将类似于Minitab的“适合度”测试。我很难找到计算p值的Anderson-Darling的python实现。
我尝试过stats.anderson()，但它只返回AD统计数据和具有相应意义级别的临界值列表，而不是p值本身。
我也研究过statsmodels，但它似乎只支持正态分布。我需要比较几种分布(正态分布、威布尔分布、对数正态分布等)的拟合。
在python中是否有一个返回p值并支持非正态分布的Anderson-Darlin
浏览 6提问于2018-06-12得票数 5
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