Comment Scipy en Python peut-il être utilisé pour adapter les distributions empiriques aux distributions théoriques ?

Ajustement de la distribution empirique aux distributions théoriques avec Scipy (Python)

Analyse de distribution

Lorsqu'il s'agit d'une distribution de valeurs, il est souvent utile de déterminer la distribution théorique sous-jacente qui décrit le mieux les données. En ajustant les données à une distribution théorique, nous pouvons faire des déductions sur la population à partir de laquelle les données ont été échantillonnées et calculer des probabilités pour des valeurs spécifiques.

Ajustement avec Scipy

La bibliothèque Scipy offre un moyen pratique d'adapter les données à diverses distributions théoriques. En tirant parti de la méthode d'ajustement de la distribution souhaitée, nous pouvons obtenir les paramètres qui caractérisent le mieux les données. Une fois ajustée, la distribution peut être utilisée pour calculer des probabilités et des quantiles.

Test d'adéquation

Pour déterminer la distribution la mieux ajustée, il est nécessaire pour évaluer l'adéquation de l'ajustement. Cela se fait généralement à l'aide d'une métrique telle que la somme des erreurs carrées (SSE), qui mesure l'écart entre l'histogramme des données et le PDF de la distribution ajustée.

Example Code

L'extrait de code suivant démontre le processus d'ajustement des données à une distribution théorique en Python à l'aide Scipy :

import numpy as np
import scipy.stats as st

# Define the data
data = [0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 47, 47, 47]

# Fit the data to a normal distribution
distribution = st.norm.fit(data)

# Calculate the p-value for a given value
p_value = st.norm.cdf(value, loc=distribution.mean(), scale=distribution.std())

En ajustant les données à une distribution théorique, nous pouvons obtenir un aperçu de la population sous-jacente et faire des prédictions probabilistes.

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