Menyesuaikan Taburan Empirikal kepada Teori dengan Scipy (Python)

Analisis Taburan

🎜 >

Apabila berurusan dengan pengedaran nilai, selalunya berguna untuk menentukan taburan teori asas yang paling menggambarkan data. Dengan menyesuaikan data kepada taburan teori, kita boleh membuat inferens tentang populasi dari mana data itu dijadikan sampel dan mengira kebarangkalian untuk nilai tertentu.

Fitting with Scipy

Perpustakaan Scipy menyediakan cara yang mudah untuk menyesuaikan data dengan pelbagai pengedaran teori. Dengan memanfaatkan kaedah kesesuaian bagi pengedaran yang diingini, kita boleh mendapatkan parameter yang mencirikan data yang terbaik. Setelah dipasang, taburan boleh digunakan untuk mengira kebarangkalian dan kuantiti.

Ujian Kebaikan-Kesesuaian

Untuk menentukan taburan padanan terbaik, adalah perlu untuk menilai kebaikan-kesesuaian. Ini biasanya dilakukan menggunakan metrik seperti Jumlah Ralat Kuasa Dua (SSE), yang mengukur percanggahan antara histogram data dan PDF taburan yang dipasang.

Kod Contoh

Coretan kod berikut menunjukkan proses pemadanan data kepada taburan teori dalam Python menggunakan 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())

Salin selepas log masuk

Dengan menyesuaikan data pada taburan teori, kita boleh mendapatkan cerapan tentang populasi asas dan membuat ramalan kebarangkalian.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Scipy dalam Python Boleh Digunakan untuk Menyesuaikan Taburan Empirikal kepada Taburan Teori?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!