目前,我正在将经验分布与中解释的理论分布进行拟合
使用分布,结果显示与分布有很好的拟合。
下面是我目前使用的一些scipys发行版的方法:
# -*- coding: utf-8 -*-
import pandas as pd
import numpy as np
import scipy.stats
import matplotlib.pyplot as plt
# Sample data with random numbers of hypsecant distribution
data = scipy.stats.hypsecant.rvs(size=8760, loc=1.93,
我想用加权最小二乘法估计一个广义极值分布的参数。我使用R,我发现了一个名为nls的函数,我认为它可以用于此目的。它要求提供一个公式和一个可选的数据集。我猜GEV公式和年度最大值序列应该在这里,但我不确定如何。有没有人用过nls,知道怎么做?
#Vector of ranged annual maxima
x <- c(21,24,29,32,32,34,35,35,35,36,37,37,38,40,40,41,43,47,47,52)
w <- c(1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,1,2,2,2,2)
data <- list(x=x,w=w)
我正在尝试将我的数据(CTR(双)值列表)拟合为beta分布,并估计alpha和beta形状参数。我发现我可以使用breeza库的mle方法来做到这一点,但我不理解调用mle方法所需的参数: object Beta extends ExponentialFamily[Beta,Double] with ContinuousDistributionUFuncProvider[Double,Beta] {
type Parameter = (Double,Double)
case class SufficientStatistic(n: Double, meanLog: Double,