Scipy 如何幫助確定經驗數據的最佳擬合理論分佈？

使用Scipy (Python) 將經驗分佈擬合到理論分佈

簡介：

給定來自未知分佈的觀察值列表，通常需要擬合它們到理論分佈來估計機率並確定最佳擬合模型。本文探討如何使用 Scipy 在 Python 中實現此類分析，並提供了將各種分佈擬合到厄爾尼諾資料集的詳細範例。

方法：

確定對於最佳擬合分佈，我們可以使用觀測資料的直方圖與擬合分佈的機率密度函數（PDF）之間的誤差平方和（SSE）。 SSE 最低的分佈被認為是最合適的。

實作：

1. 導入必要的模組（Scipy、NumPy、Matplotlib）。
2. 定義一個函數來擬合資料的分佈並計算SSE。

3. 對於 Scipy 分佈清單中的每個分佈：

   • 將分佈擬合到資料。
   • 計算 SSE。
4. 回傳最低的分佈SSE。

其他功能：

• 繪製擬合分佈以進行可視化。
• 產生最佳擬合的PDF

範例：

使用El Niño 資料集，我們對資料進行多種分佈擬合，並根據SSE 確定最佳擬合。結果顯示“genextreme”分佈提供了最佳擬合。

程式碼：

提供的程式碼包括上述步驟，並在中顯示擬合分佈和 PDF互動式繪圖。

結論：

利用利用Python 中的Scipy 庫，我們可以輕鬆地將經驗分佈與理論分佈進行擬合，並基於SSE 確定最佳擬合模型。該技術允許採用數據驅動的方法進行建模和機率估計。

以上是Scipy 如何幫助確定經驗數據的最佳擬合理論分佈？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！