两个随机变量x和y的和的概率分布由单个分布的卷积给出。我在做这个的时候遇到了一些问题。在下面的示例中,x和y是均匀分布的,它们各自的分布近似为直方图。我的推理是,应该对直方图进行卷积,以得到x+y的分布。
from numpy.random import uniform
from numpy import ceil,convolve,histogram,sqrt
from pylab import hist,plot,show
n = 10**2
x,y = uniform(-0.5,0.5,n),uniform(-0.5,0.5,n)
bins = ceil(sqrt(n))
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我需要用模拟的直方图来拟合实验直方图(以确定模拟直方图的几个最适合的参数)。我尝试过scipy.optimize中的curve_fit,但它在这种情况下不起作用:返回错误"... is not a python function“。有没有可能在scipy或其他一些python模块中自动执行此操作?如果没有,你能给我一些可能的算法的链接来调整它们吗?