Scipy는 경험적 데이터에 가장 적합한 이론적 분포를 결정하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?

Scipy(Python)를 사용하여 실증적 분포를 이론적인 분포에 맞추기

소개:

제공됨 알려지지 않은 분포에서 관측된 값의 목록으로, 종종 바람직합니다. 확률을 추정하고 가장 적합한 모델을 결정하기 위해 이론적 분포에 적합합니다. 이 기사에서는 Scipy를 사용하여 Python에서 이러한 분석을 구현하는 방법을 탐색하고 El Niño 데이터 세트에 다양한 분포를 맞추는 자세한 예를 제공합니다.

방법:

결정하려면 가장 적합한 분포를 찾으려면 관측된 데이터의 히스토그램과 적합된 분포의 확률 밀도 함수(PDF) 사이의 제곱 오차 합(SSE)을 사용할 수 있습니다. SSE가 가장 낮은 배포판이 가장 적합한 것으로 간주됩니다.

구현:

1. 필요한 모듈(Scipy, NumPy, Matplotlib)을 가져옵니다.
2. 분포를 데이터에 맞추고 계산하는 함수를 정의합니다. SSE.

3. Scipy 배포 목록의 각 배포에 대해:

   • 분포를 데이터에 맞춥니다.
   • SSE를 계산합니다.
4. 가장 낮은 분포를 반환합니다. SSE.

추가 기능:

• 시각화를 위해 적합 분포를 표시합니다.
• 최적 적합 분포의 PDF를 생성합니다. 분포.

예:

엘니뇨 데이터세트를 사용하여 데이터에 여러 분포를 맞추고 SSE를 기반으로 가장 적합한 분포를 결정합니다. 결과는 "genextreme" 분포가 가장 적합한 분포를 제공한다는 것을 보여줍니다.

코드:

제공된 코드에는 위에서 언급한 단계가 포함되어 있으며 다음의 적합 분포와 PDF를 표시합니다. 대화형 플롯.

결론:

작성자 Python의 Scipy 라이브러리를 활용하면 경험적 분포를 이론적 분포에 쉽게 맞추고 SSE를 기반으로 가장 적합한 모델을 결정할 수 있습니다. 이 기술을 사용하면 모델링 및 확률 추정에 대한 데이터 기반 접근 방식이 가능합니다.

위 내용은 Scipy는 경험적 데이터에 가장 적합한 이론적 분포를 결정하는 데 어떻게 도움이 될 수 있습니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!