Menyesuaikan Taburan Empirikal kepada Teori dengan Scipy (Python)
Pengenalan:
Diberikan senarai nilai yang diperhatikan daripada taburan yang tidak diketahui, selalunya wajar untuk menyesuaikannya dengan a taburan teori untuk menganggarkan kebarangkalian dan menentukan model yang paling sesuai. Artikel ini meneroka cara untuk melaksanakan analisis sedemikian dalam Python menggunakan Scipy dan menyediakan contoh terperinci untuk menyesuaikan pelbagai pengedaran pada set data El Niño.
Kaedah:
Untuk menentukan taburan yang paling sesuai, kita boleh menggunakan jumlah ralat kuasa dua (SSE) antara histogram data yang diperhatikan dan fungsi ketumpatan kebarangkalian (PDF) bagi pengedaran yang sesuai. Pengagihan dengan SSE terendah dianggap paling sesuai.
Pelaksanaan:
Untuk setiap pengedaran dalam senarai pengedaran Scipy:
Ciri-ciri Tambahan:
Contoh:
Menggunakan set data El Niño, kami menyesuaikan berbilang pengedaran pada data dan menentukan kesesuaian terbaik berdasarkan SSE. Keputusan menunjukkan bahawa pengedaran "genextreme" memberikan kesesuaian yang terbaik.
Kod:
Kod yang disediakan termasuk langkah-langkah yang dinyatakan di atas dan memaparkan pengedaran yang dipasang dan PDF dalam plot interaktif.
Kesimpulan:
Dengan menggunakan Pustaka Scipy dalam Python, kami boleh dengan mudah menyesuaikan pengedaran empirikal kepada yang teori dan menentukan model yang paling sesuai berdasarkan SSE. Teknik ini membolehkan pendekatan dipacu data untuk pemodelan dan anggaran kebarangkalian.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Scipy Boleh Membantu Menentukan Taburan Teori yang Paling Sesuai untuk Data Empirikal?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!