Wie kann Scipy dabei helfen, die am besten passende theoretische Verteilung für empirische Daten zu ermitteln?

Anpassen empirischer Verteilungen an theoretische mit Scipy (Python)

Einführung:

Gegeben B. eine Liste beobachteter Werte aus einer unbekannten Verteilung, ist es oft wünschenswert, sie an eine theoretische Verteilung anzupassen, um Wahrscheinlichkeiten abzuschätzen und ermitteln Sie das am besten passende Modell. In diesem Artikel wird untersucht, wie eine solche Analyse in Python mithilfe von Scipy implementiert wird, und es wird ein detailliertes Beispiel für die Anpassung verschiedener Verteilungen an den El Niño-Datensatz bereitgestellt.

Methode:

Zur Bestimmung Als bestpassende Verteilung können wir die Summe der quadratischen Fehler (SSE) zwischen dem Histogramm der beobachteten Daten und der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (PDF) der angepassten Verteilung verwenden. Die Verteilung mit dem niedrigsten SSE gilt als am besten geeignet.

Implementierung:

1. Notwendige Module importieren (Scipy, NumPy, Matplotlib).
2. Definieren Sie eine Funktion, um Verteilungen an Daten anzupassen und SSE zu berechnen.

3. Für jede Verteilung in der Scipy-Verteilungsliste:

   • Passen Sie die Verteilung an die Daten an.
   • Berechnen Sie den SSE.
4. Geben Sie die Verteilung mit dem zurück niedrigster SSE.

Zusätzlich Funktionen:

• Plotten Sie die angepassten Verteilungen zur Visualisierung.
• Generieren Sie das PDF der am besten passenden Verteilung.

Beispiel :

Anhand des El Niño-Datensatzes passen wir mehrere Verteilungen an die Daten an und ermitteln die beste Passform basierend auf SSE. Die Ergebnisse zeigen, dass die „genextreme“-Verteilung die beste Passform bietet.

Code:

Der bereitgestellte Code enthält die oben genannten Schritte und zeigt die angepassten Verteilungen und das PDF an interaktive Plots.

Fazit:

Durch die Nutzung der Scipy-Bibliothek in Python können wir kann empirische Verteilungen leicht an theoretische anpassen und das am besten passende Modell basierend auf SSE bestimmen. Diese Technik ermöglicht einen datengesteuerten Ansatz zur Modellierung und Wahrscheinlichkeitsschätzung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann Scipy dabei helfen, die am besten passende theoretische Verteilung für empirische Daten zu ermitteln?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!