Comment Scipy peut-il aider à déterminer la distribution théorique la mieux adaptée aux données empiriques ?

Ajustement des distributions empiriques aux distributions théoriques avec Scipy (Python)

Introduction :

Donné une liste de valeurs observées à partir d'une distribution inconnue, il est souvent souhaitable de les ajuster à une distribution théorique pour estimer les probabilités et déterminer le modèle le mieux adapté. Cet article explore comment mettre en œuvre une telle analyse en Python à l'aide de Scipy et fournit un exemple détaillé d'ajustement de diverses distributions à l'ensemble de données El Niño.

Méthode :

Pour déterminer Pour trouver la distribution la mieux ajustée, nous pouvons utiliser la somme des erreurs carrées (SSE) entre l'histogramme des données observées et la fonction de densité de probabilité (PDF) de la distribution ajustée. La distribution avec le SSE le plus bas est considérée comme la mieux adaptée.

Mise en œuvre :

1. Importez les modules nécessaires (Scipy, NumPy, Matplotlib).
2. Définissez une fonction pour ajuster les distributions aux données et calculer le SSE.

3. Pour chaque distribution dans la liste de distribution Scipy :

   • Ajuster la distribution aux données.
   • Calculer le SSE.
4. Renvoyer la distribution avec le SSE le plus bas.

Supplémentaire Caractéristiques :

• Tracez les distributions ajustées pour la visualisation.
• Générez le PDF de la distribution la mieux adaptée.

Exemple :

À l'aide de l'ensemble de données El Niño, nous ajustons plusieurs distributions aux données et déterminons le meilleur ajustement basé sur SSE. Les résultats montrent que la distribution "genextreme" offre le meilleur ajustement.

Code :

Le code fourni comprend les étapes mentionnées ci-dessus et affiche les distributions ajustées et le PDF dans tracés interactifs.

Conclusion :

En utilisant la bibliothèque Scipy en Python, nous peut facilement adapter les distributions empiriques aux distributions théoriques et déterminer le modèle le mieux adapté basé sur SSE. Cette technique permet une approche de modélisation et d'estimation de probabilité basée sur les données.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!