Python의 Scipy를 사용하여 경험적 분포를 이론적인 분포에 맞추는 방법은 무엇입니까?

Scipy(Python)를 사용하여 실증적 분포를 이론적인 분포에 맞추는 것

분포 분석

가치분배를 다룰 때, 데이터를 가장 잘 설명하는 기본 이론적 분포를 결정하는 데 유용한 경우가 많습니다. 데이터를 이론적 분포에 맞추면 데이터가 샘플링된 모집단에 대해 추론하고 특정 값에 대한 확률을 계산할 수 있습니다.

Scipy로 피팅>

Scipy 라이브러리는 다양한 이론적 분포에 데이터를 맞추는 편리한 방법을 제공합니다. 원하는 분포의 적합 방법을 활용함으로써 데이터를 가장 잘 특성화하는 매개변수를 얻을 수 있습니다. 일단 피팅되면 분포를 확률과 분위수를 계산하는 데 사용할 수 있습니다.

적합도 테스트

가장 적합한 분포를 결정하려면 다음이 필요합니다. 적합도를 평가하는 것입니다. 이는 일반적으로 데이터의 히스토그램과 적합 분포의 PDF 간의 불일치를 측정하는 SSE(Sum of Square Error)와 같은 측정항목을 사용하여 수행됩니다.

예제 코드

다음 코드 조각은 다음을 사용하여 Python의 이론적 분포에 데이터를 맞추는 과정을 보여줍니다. 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())

데이터를 이론적 분포에 맞추면 기본 인구에 대한 통찰력을 얻고 확률론적 예측을 할 수 있습니다.

위 내용은 Python의 Scipy를 사용하여 경험적 분포를 이론적인 분포에 맞추는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!