Python の Scipy を使用して経験的分布を理論的分布に適合させるにはどうすればよいでしょうか?

Scipy を使用して経験的分布を理論分布に当てはめる (Python)

分布分析

値の分布を扱う場合、多くの場合、データを最もよく説明する基礎となる理論的分布を決定するのに役立ちます。データを理論的な分布に当てはめることで、データのサンプリング元の母集団について推論し、特定の値の確率を計算できます。

Scipy によるフィッティング

Scipy ライブラリは、データをさまざまな理論的分布に適合させる便利な方法を提供します。目的の分布の当てはめ方法を活用することで、データを最もよく特徴付けるパラメーターを取得できます。適合すると、分布を使用して確率と分位数を計算できます。

適合度テスト

最適な分布を決定するには、次のことが必要です。適合度を評価します。これは通常、データのヒストグラムと近似された分布の PDF 間の不一致を測定する二乗誤差和 (SSE) などのメトリクスを使用して行われます。

コード例 h2>

次のコード スニペットは、Python でデータを理論的な分布に適合させるプロセスを示しています。 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())

データを理論的な分布に当てはめることにより、基礎となる母集団についての洞察が得られ、確率的予測が可能になります。

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