在scipy.stats中创建冻结的rv_continuous分布时，我希望指定边界的参数(a和b)会自动正确填充，但它们似乎不是： >>> from scipy.stats import uniformexpect 40, get 40>>> d.interval(1) # expect [20,60], get [20,60]
(20.0, 60.0) (d.interval(1)基本上在这里完成了这
浏览 12提问于2020-04-18得票数 1
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我试图在两个数字(下界和上界)之间创建一个均匀的分布，以便将其提供给sklearn的。我正在使用以下格式的：params = ParameterSampler({'bandwidth':uniform(5,50)}他们中的一些人比50大一点。所以我的问题是，scipy.stats.uniform中的参数代表
浏览 0提问于2017-06-16得票数 13
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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
浏览 3提问于2018-11-17得票数 0
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我想定义一个连续随机变量分布的有界版本(例如，指数分布，但我可能也想使用其他分布)。边界是0和1。缺点是，它需要pdf (不仅仅是预定义的rv_continuous对象或无界分布和边界的pdf )，如果这是错误的，if和ppf以及其他一切都将是错误的。设计了一个类，它关心将界应用于rv生成，并校正从scipy.stats中无界对象中获得的
浏览 3提问于2017-11-06得票数 1
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我无法理解创建有文档的的对数正态变量的基本知识。from scipy.stats import lognormrv = lognorm(s)
似乎是标准偏差。我尝试使用'loc‘和'scale’参数而不是's'，但这会产生一个错误(s是必需的参数)。如何生成参数值为'm&#x
浏览 2提问于2015-02-24得票数 7
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我希望将数据集列表中的每个成员都匹配为对数正态分布。然后，我要计算函数在每个分布上的期望值。我已经尝试了下面的代码，并得到了以下错误。码 from scipy.stats import lognorm expectationsin dists] AttributeError: 'rv_frozen' object has no
浏览 4提问于2012-11-07得票数 1
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访问冻结发行版的名称print 'gamma :', stats.norm.name
# Create
浏览 3提问于2016-05-29得票数 5
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SciPy中固定参数的拟合分布
、、、、
在SciPy中拟合分布时可以修正参数吗？例如，这段代码：xx = st.expon.rvs(size=100)非零定位(loc)如果将其提供给构造函数(st.expon(loc=0))，则分布会“冻结”，不能用于拟合。
浏览 3提问于2014-02-06得票数 5
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我使用随机生成的参数进行截断正态分布：如果我多次尝试，假设的随机生成会冻结到1.7976931348623157e+308，这是错误的.
浏览 5提问于2014-01-17得票数 0
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冻结分布a, loc, scale = 3.14(array(11.28000
浏览 1提问于2016-05-28得票数 10
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Python中的二元标准正态变量
、、、、
我有一个关于二元标准正态随机变量的问题。M(x,y,rho)=P如何在Python中解出M。我如何在Python中解决这个问题？
我已经搜索了numpy.random.multivariate_normal，但我仍然很困惑。
浏览 0提问于2015-12-29得票数 0
x, lam: lam*np.exp(-lam*x)
result = quad(exponential_distribution, 0.25, 0.75, args=0.1)[0] 我正在想像这样的事情
浏览 14提问于2019-12-15得票数 2
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我想检查一下scipy分布是离散的还是连续的。无论对象是来自命名分布的冻结分布对象，还是自定义rv_discrete或rv_continuous分布的实例，测试都应该有效。我的第一个想法是检查变量的类型，但这似乎不能很好地对应于连续变量与离散变量。例如，以下是四个分布： from scipy.stats import *
imp
浏览 9提问于2020-05-01得票数 3
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我正在编写一个脚本，使用scipy.stats查找数据集上的最佳分布。', 'anglit', 'arcsine', 'beta', 'betaprime', 'bradford', 'norm'] dist = getattr(scipy.stats值以获得最佳拟合分布。现在，每个分布在ps中
浏览 82提问于2015-05-26得票数 6
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scipy.stats的统计分布套件(scipy.stats.norm、scipy.stats.uniform、scipy.stats.t等)都使用自己的.rvs()函数生成单变量数据序列，并且只有一个具有多变量表示：multivariate_normal，它对应于numpy的numpy.random.randn((N,K))。事实上，numpy.random中几乎所有的统计分布都可以生成多变量数据。如何将scipy.stats<em
浏览 32提问于2020-09-21得票数 0
我试图用matplotlib的histogram2d绘制一些二维经验概率分布。我希望颜色在几个不同的情节中处于相同的比例，但即使我知道结果分布的全局上、下界，也找不到设定标度的方法。实际上，每个颜色标度都会从最小高度运行到直方图箱的最大高度，但是对于每个地块来说，这个范围是不同的。
一种可能的解决办法是强迫一个垃圾箱取我的<em
浏览 1提问于2015-03-24得票数 2
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, color='r', label='c',norm_hist = True)对于我的数据，我得到了这个图
这很好，但我真正尝试的是仅在正x值上拟合曲线。
浏览 0提问于2019-05-18得票数 0
当我从平均为零的Laplace分布中画出图，并且从任何映射到正字形的分布中抽取比例时，所得到的经验分布都是负倾斜的，而不管抽奖的次数、比例和种子的分布。然而，对于大样本尺寸而言，对称性是可以预料的。请参阅以下两个可复制的示例import numpy as np
from scipy.stats import halfc
浏览 8提问于2022-11-10得票数 1
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我试图将我的数据与泊松分布相匹配：import scipy.stats as stats
但我知道这个错误：其他分配(伽马等)工作良好。
浏览 4提问于2016-05-28得票数 8
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