Scipy 如何帮助确定经验数据的最佳拟合理论分布？

使用 Scipy (Python) 将经验分布拟合到理论分布

简介：

给定来自未知分布的观察值列表，通常需要拟合它们到理论分布来估计概率并确定最佳拟合模型。本文探讨了如何使用 Scipy 在 Python 中实现此类分析，并提供了将各种分布拟合到厄尔尼诺数据集的详细示例。

方法：

确定对于最佳拟合分布，我们可以使用观测数据的直方图与拟合分布的概率密度函数（PDF）之间的误差平方和（SSE）。 SSE 最低的分布被认为是最合适的。

实现：

1. 导入必要的模块（Scipy、NumPy、Matplotlib）。
2. 定义一个函数来拟合数据的分布并计算SSE。

3. 对于 Scipy 分布列表中的每个分布：

   • 将分布拟合到数据。
   • 计算 SSE。
4. 返回最低的分布SSE。

其他功能：

• 绘制拟合分布以进行可视化。
• 生成最佳拟合的 PDF

示例：

使用 El Niño 数据集，我们对数据进行多种分布拟合，并根据 SSE 确定最佳拟合。结果显示“genextreme”分布提供了最佳拟合。

代码：

提供的代码包括上述步骤，并在中显示拟合分布和 PDF交互式绘图。

结论：

通过利用利用 Python 中的 Scipy 库，我们可以轻松地将经验分布与理论分布进行拟合，并基于 SSE 确定最佳拟合模型。该技术允许采用数据驱动的方法进行建模和概率估计。

以上是Scipy 如何帮助确定经验数据的最佳拟合理论分布？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！