我必须在一张图上将对数正态和正态拟合到我的数据中，以便比较它们。我能够对我的数据进行正态拟合，如下图所示。我很难添加拟合的对数正态分布 ?
浏览 30提问于2020-08-25得票数 2
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我对在python3x中应用Henze的多元正态检验感兴趣，我想知道我是否可以在木星笔记本中的python中这样做。我已经用我的数据拟合了一个VAR模型，然后我想测试这个拟合的VAR模型的残差是否是正态分布的。
我怎样才能在木星笔记本上用巨蟒做这件事？
浏览 7提问于2017-09-17得票数 3
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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。np.log(scale), shape # mu and sigmab)
我使用拟合的返回值来创建拟合分布
浏览 1提问于2013-08-30得票数 19
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可能重复：
它们的核密度图几乎都是高斯的，而of范数图看起来很好。我已经通过了两个正态测试: shapiro.test {base}和ad.test {nortest}。这些检验表明，除了一个数据集外，所有数据集都是正常的(p>>0.05，接受正态的零假设)。通常我不会质疑这些结果，但是返回为“不正常”(p<0.05，拒绝正态
浏览 1提问于2012-11-09得票数 1
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到目前为止，我使用的是Python的正态线性回归，并且对此非常满意。现在我想对我的数据y和x执行正交距离回归，其中不确定性(sy和sx)与y和x都相关。我想知道，我如何在ODR拟合中加入这种不确定性。5.21499451, 8.38174793, 11.09705022, 11.90399806,
6.56569204, 7.4265549 , 3.44556016, 4.74675236] 此外，ODR拟合中是否有类似于传统线性回归的拟合优度
浏览 24提问于2020-03-27得票数 0
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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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从平面法线计算Z值
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我们需要在平面上拟合一组点(x，y，z)，并在一点(Xi，Yi)上得到Z- Zi的拟合值。现在我们得到了所有点的平面和质心的正态。所有点的质心与拟合平面的法向
谢谢!
浏览 2提问于2020-11-23得票数 0
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高斯Python的混合
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我正在尝试将高斯混合模型拟合到python中的一维数组中。我在Python中使用Sklearn库中的"mixture“。我的样本数组包括来自单个正态分布的437个样本，均值= 70.2，方差= 11.8，并且我在不丢失正态形状的情况下向其添加了一些噪声。在Python中，我的数组，即v，类似于:v= array ( 87.37658674，80.46544429，...,80.8180536)
我使用如下高斯函数的混合来拟合样本集。拟合后，均
浏览 1提问于2016-12-07得票数 0
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我想在Python中拟合对数正态分布。而不是只做以下事情：mu = log(data).mean()给出了µ和sigma的最大似然估计，使得分布是对数正态的
浏览 0提问于2017-06-14得票数 2
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总之，我想从一组从实验结果中获得的数据中获得一个正常的拟合。因为我是从python开始的，所以我不知道从哪里开始。这是我的实验数据。这是一个颗粒大小分布。我想要获得mean和std。
浏览 6提问于2020-08-24得票数 3
，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。我尝试使用了几个Python3包：copulae、copula和copulas都提供了将特定copula拟合到数据集的选项，但不允许从给定的copula中随机抽取样本。
浏览 115提问于2019-09-25得票数 3
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我有一个由两个重叠的高斯分布组合而成的分布，我想将高斯分布拟合到它的直方图中。我知道Matlab中的histfit做得很好，但对于1个高斯函数。我如何通过histfit进行这种双正态拟合？
浏览 0提问于2012-11-04得票数 2
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我试图将3个正态分布的混合拟合到我的转换数据的对数中，但我有点困惑如何做到这一点。我尝试了scikit中的gmm函数来学习python，但它似乎不能正常工作。是不是因为我想用对数正态数据来拟合混合的法线？
你能解释我的错误和/或建议我使用一个软件包来拟合对数正态混合吗？
浏览 1提问于2014-07-30得票数 4
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我正在尝试使用分层收缩先验在rstanarm中拟合线性模型。但是，我得到了一个错误，指出之前的位置必须大于0。我尝试使用标准正态先验拟合相同的模型，得到相同的错误，这对我来说没有太大意义，因为0居中先验是默认选项。
我已经查看了github存储库中的和文件，但我无法找到此错误的来源。
浏览 9提问于2017-12-27得票数 0
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直方图表示每个bin的观测值(将此基本情况应用于更大的数据集)，高斯是对数据进行拟合的尝试。显然，这种高斯并不代表直方图的最佳拟合。下面的代码是高斯函数的公式。我关心的是通过最小化X平方来实现最好的拟合。，期望值是每箱曲线下的面积，观察值是每箱排序数据值的出现次数。因此，我希望在其给定值附近波动normc、mu和sigma，以找到产生最小卡方的normc、mu和sigma的正确组合，因为这些参数将是我可以插入到上面的代码中以覆盖直方图上的最佳拟合高斯的参数。我如何调整参数以找到产生最佳拟合的normc，m
浏览 3提问于2017-02-26得票数 2
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我正在努力适应以下模式： family=gaussian(link = "identity"))Warning message: calling glmer() with family=gaussian (identity link) as a shortcut t
浏览 1提问于2019-11-06得票数 2
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我正在尝试使用nls()对包含正态和对数正态分布值的混合数据集进行曲线拟合。然而，正态分布的子集包含lognormal函数不能容忍的负值。使用nls()，有没有一种方法来约束拟合曲线的一部分求值？(例如，让正态函数求值为0，并强制对数正态函数仅求值x>0)test <- rnorm(5000, 2, 2)test3shape=1, size=4) +
geom_path(da
浏览 0提问于2015-06-03得票数 2
我试着做一个直方图的拟合，但没有任何运气。有一堆关于如何在正态概率密度函数中做到这一点的信息，但对于其他类型的pdf却没有。它给了我一些来自拟合的值，但在scipy文档中，它没有很好地解释它是如何实现拟合的。
浏览 0提问于2013-12-14得票数 1
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R使用平均值、标准差和N拟合曲线
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通常我使用单独的数据进行曲线拟合。
X <- c( 0, 0, 0, 2.4, 2.4, 2.4, 5.8, 5.8, 5.8, ...)然后，我创建一个数据帧并使用R中提供的任何拟合函数。
浏览 1提问于2015-07-22得票数 0
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