Scipy は経験データに最適な理論分布を決定するのにどのように役立ちますか?

Scipy を使用した理論分布への経験的分布のフィッティング (Python)

はじめに:

与えられた未知の分布からの観測値のリスト、多くの場合、それらを理論的な分布に適合させることが望ましい分布を使用して確率を推定し、最適なモデルを決定します。この記事では、Scipy を使用して Python でこのような分析を実装する方法を検討し、さまざまな分布をエルニーニョ データセットに当てはめる詳細な例を示します。

方法:

最もよく適合する分布を求めるには、観測データのヒストグラムと適合分布の確率密度関数 (PDF) の間の二乗誤差和 (SSE) を使用できます。 SSE が最も低いディストリビューションが最適とみなされます。

実装:

1. 必要なモジュール (Scipy、NumPy、Matplotlib) をインポートします。
2. 分布をデータに適合させて計算する関数を定義するSSE.

3. Scipy 分布リストの各分布について:

   • 分布をデータに適合させます。
   • SSE を計算します。
4. 最小値の分布を返しますSSE.

追加機能:

• 可視化のために適合分布をプロットします。
• 最適適合の PDF を生成します。

例:

エルニーニョ データセットを使用して、複数の分布をデータに適合させ、SSE に基づいて最適な分布を決定します。結果は、「genextreme」分布が最適な適合を提供することを示しています。

コード:

提供されたコードには上記の手順が含まれており、適合した分布と PDF が表示されます。インタラクティブプロット。

結論:

を利用することでPython の Scipy ライブラリを使用すると、経験的分布を理論的分布に簡単に適合させ、SSE に基づいて最適なモデルを決定できます。この手法により、モデリングと確率推定に対するデータ駆動型のアプローチが可能になります。

以上がScipy は経験データに最適な理論分布を決定するのにどのように役立ちますか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。