如何使用 Python 中的 Scipy 将经验分布与理论分布拟合？

使用 Scipy (Python) 将经验分布拟合到理论分布

分布分析

在处理值的分布时，通常会对于确定最能描述数据的基础理论分布很有用。通过将数据拟合到理论分布，我们可以推断数据采样的总体并计算特定值的概率。

使用 Scipy 拟合

Scipy 库提供了一种方便的方法来将数据拟合到各种理论分布。通过利用所需分布的拟合方法，我们可以获得最能表征数据的参数。拟合后，分布可用于计算概率和分位数。

拟合优度检验

要确定最佳拟合分布，有必要来评估拟合优度。这通常是使用误差平方和 (SSE) 等指标来完成，该指标测量数据的直方图与拟合分布的 PDF 之间的差异。

示例代码 h2>

以下代码片段演示了使用 Python 将数据拟合到理论分布的过程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())

通过将数据拟合到理论分布，我们可以深入了解底层人群并做出概率预测。

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