如何使用 Python 中的 Scipy 將經驗分佈與理論分佈擬合？

使用Scipy (Python) 將經驗分佈擬合到理論分佈

分佈分析

在處理值的分佈時，通常對於確定最能描述資料的基礎理論分佈很有用。透過將數據擬合到理論分佈，我們可以推斷數據採樣的總體併計算特定值的機率。

使用 Scipy 擬合

Scipy 庫提供了一種方便的方法來將數據擬合到各種理論分佈。透過利用所需分佈的擬合方法，我們可以獲得最能表徵數據的參數。擬合後，分佈可用於計算機率和分位數。

適配優度檢定

要確定最佳適合分佈，有必要來評估適配優度。這通常是使用誤差平方和 (SSE) 等指標來完成，該指標測量資料的直方圖與擬合分佈的 PDF 之間的差異。

範例程式碼 h2>

以下程式碼片段示範了使用Python 將資料擬合到理論分佈的過程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())

透過將數據擬合到理論分佈，我們可以深入了解底層人群並做出機率預測。

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