对于具有10,000值的分布，我使用Matlab中的ecdf()函数计算了我的经验分布的CDF值。但是，我从它得到的输出只包含9967值。如何获取CDF值的总和10,000？谢谢。
浏览 0提问于2012-07-04得票数 1
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如何绘制经验cdf (ecdf)
、、、、
如何在Python的matplotlib中绘制一组数字的经验CDF？我正在寻找与pylab的"hist“函数类似的cdf。
我能想到的一件事是：
from scipy.stats import cumfreq
a = array([...]) # my array of numbers
num_bins = 20
b = cumfreq(a, num_bins)
plt.plot(b)
浏览 25提问于2010-07-09得票数 66
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假设我有一个服从未知分布的标量点序列。
从点的序列中，我们可以得到经验cdf。
我想知道在Matlab中是否有一些方法可以在任何时候评估这个经验cdf？例如，在用于构建经验cdf的相同点序列上对其进行评估？
我在上查找了函数ecdf。它的用法是[f,x] = ecdf(y)，其中来自data yis evaluated atx, butx`的经验cdf似乎是不可指定的。
感谢和问候！
浏览 0提问于2013-04-18得票数 1
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我试图在python中生成加权经验CDF。我知道statsmodel.distributions.empirical_distribution提供了一个ECDF函数，但是它没有加权。有我可以使用的库吗?或者如何扩展这个库来编写一个函数来计算加权的 (例如R中的EWCDF)。
浏览 4提问于2022-02-09得票数 1
在这种方法中，我偶尔会遇到堆栈溢出异常。
double norm_cdf(const double x) {
double k = 1.0/(1.0 + 0.2316419*x);
double k_sum = k*(0.319381530 + k*(-0.356563782 + k*(1.781477937 + k*(-1.821255978 + 1.330274429*k))));
if (x >= 0.0) {
return (1.0 - (1.0/(pow(2*M_PI,0.5)))*exp(-0.5*x*x) * k_sum);
浏览 4提问于2013-08-09得票数 8
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2回答
替换熊猫数据中的数值
、、、
Problem：Dataframe污染。
详细信息:框架由NaNs字符串值和数字值组成，我知道这些值的含义。
任务：用NaNs替换数值
示例
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['abc', 'cdf', 1], ['k', 'sum', 'some'], [1000, np.nan, 'nothing']])
退出：
0 1 2
0 abc cdf 1
1
浏览 0提问于2018-04-19得票数 0
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我很难将一个netCDF文件(它是一个蒙面的numpy数组)转换为csv文件。netcdf文件是从12个单独的文件中浓缩而成，形成一个12×52x39的三维阵列，其中12对应月份，52对应纬度和29经度。
更新:我想要的csv输出是4列，具有网格号(0-437)、纬度、经度和总降水量。例如：
grid number| latitude| longitude| Total_precipitation
0 60.5000 -1.2345 800.123
1 . . .
2 .
浏览 3提问于2017-06-01得票数 1
1回答
我目前正在进行与NASA THEMIS卫星全天成像仪数据库有关的研究.数据库文件是.cdf格式的，所以我在Linux 7上使用Python3.7.3 SpacePy库读取这些CentOS文件并提取数据。我在Linux终端中使用Python3控制台。
>>> import spacepy
# Defining the CDF Object File
>>> cdf = pycdf.CDF('/projectnb/burbsp/big/SATELLITE/themis/data/thg/l1/asi/gill/2008/01/thg_l1_asf_gil
浏览 2提问于2019-08-15得票数 0
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问题 假设我有一个未知的密度a。 我只知道分位数(quants)的概率网格(probs)。 如何从未知密度生成随机样本？ 这就是我到目前为止所拥有的。 我正在尝试拒绝采样，但我并不依赖于这种方法。这里我将一个多项式(6度)拟合到分位数。这样做的目的是将离散分位数转换为光滑的连续函数。这给了我一个经验性的CDF。然后，我使用拒绝采样从CDF获得实际样本。在R中，有没有一种方便的方法将CDF中的样本转换为密度样本，或者当有更好的替代方案时，我是否以一种令人费解的方式进行了这项工作？ # unknown and probably not normal, but I use rnorm here b
浏览 85提问于2020-11-10得票数 0
我偶然发现了max，min和numpy.nan的一些奇怪的行为，我很好奇引擎盖下面发生了什么。
考虑在python3中运行的以下代码：
import numpy as np
max(np.nan, 0) # outputs nan
max(np.nan, 10000) # outputs nan
max(0, np.nan) # outputs 0
max(10000, np.nan) # outputs 10000
我玩过许多值，似乎第一个值总是返回的值。min也可以观察到同样的行为。我本来希望输出始终是nan，甚至会抛出一个错误，但这是非常出乎意料的。Math.nan也
浏览 0提问于2018-04-04得票数 3
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给定两个实数x和y，我想在python中计算以下函数：
log Pr [ x <= t <= y ],
其中t是从正态分布中采样的。
一个简单的实现是使用。
np.log(scipy.stats.norm.cdf(y) - scipy.stats.norm.cdf(x))
不幸的是，当x和y远离0时，这会导致下溢。怎样才能防止这样的数字错误？
浏览 1提问于2016-05-17得票数 3
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我正在尝试做一些相对简单的事情，即对包含特定字符串的pandas数据帧中的所有列求和。然后使其成为数据帧中来自sum的新列。这些列都是数值浮点值... 我可以获取包含所需字符串的列的列表 StmCol = [col for col in cdf.columns if 'Stm_Rate' in col] 但是当我尝试对它们求和时：cdf['PadStm'] = cdf[StmCol].sum() 我得到了一个充满"nan“值的新列。
浏览 13提问于2019-05-24得票数 2
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为什么Math.Pow(1.0, double.NaN)命令返回NaN而不是正确的1.0？我把NaN理解为一个不定值(数学上的)，表示所有的实数，包括正负无穷大。对于所有这些值，表达式在数学上总是正确的，等于1.0。
例如，Python拥有它，而1**float("nan") == 1是True，按照标准：
对于y的任何值(包括NaN)，如果x是+1，则返回1.0。
浏览 0提问于2018-08-27得票数 7
我正在尝试对python中的浮点数(和NaN值)列表进行排序，如下所示：
print max(list)
list.sort()
list.reverse()
for i in range(100):
print list[i]
nan
nan
2.0803176458
nan
nan
23.1620761136
15.9680303803
15.3134388394
14.68055076
11.450492644
8.96268420227
8.15331554187
5.24420616524
3.9665322752
3.69758305442
1.08500491226
-0
浏览 0提问于2013-08-06得票数 2
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我经常使用以下构造来实现Heaviside step函数
def f(x,xm):
1 * (xm > c)
我用同样的方法来实现Pareto发行版的CDF。
def pareto_cum(x,xm,a):
return (1.-(xm/x)**a) * (x > xm)
不幸的是，这在python3中产生了一个错误消息。我不明白为什么这里的除以零是一个问题，因为总是xm>0。也就是说，x > 0应该在默认情况下得到保证。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x=np.linsp
浏览 3提问于2017-05-27得票数 0
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如果我正确理解，cdf对于一个scipy.stats离散分布应该返回到给定参数的值的概率之和。
因此，scipy.stats.binom(7000000000, 0.5).cdf(6999999999)应该返回几乎完全是1的东西，因为在70亿个试验中，有50/50的机会，成功的可能性在70亿减1或更少是相当确定的。相反，我得到了np.nan。事实上，对于提供给.cdf的任何价值，除了70亿本身(或更多)外，我还会得到np.nan。
这里发生什么事情？scipy.stats发行版所能处理的数字是否有某些限制，而这些数字不在文档中？
浏览 0提问于2018-11-07得票数 3
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我在python方面有一定的经验，在C++和c#方面也有一点经验。
我目前正在进行一个优化挑战，在这里我被效率限制，并且希望使用python中的C库来提高效率。我没有在python中使用C的经验，但是我不需要使用很多变量。我需要在python中调用一个函数，然后从那里可以完全调用C。
我希望代码看起来像什么的一个例子是：
将cLibrary导入为C
#启动python代码
def runFunction(string)：
#启动C
在C中运行函数，必须强制执行字符串
#C结尾
runFunction(字符串)
#末端python
我对C/ C ++代码本身很有信心，主要问题是使用什么库/模块，
浏览 13提问于2022-11-16得票数 -2
3回答
我知道使用CDF将一个发行版转换为另一个发行版的过程。但是，我想知道Matlab中是否有可以执行此任务的现有函数？
我的另一个相关问题是，对于具有10,000值的分布，我使用Matlab中的ecdf()函数计算了我的经验的CDF值。但是，我从它得到的输出只包含9967值。如何获取CDF值的总和10,000？谢谢。
浏览 0提问于2012-07-04得票数 0
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除非我错过了很明显的事情。一些模拟数据：
import pandas as pd
data = {'epoch':['a','b','c','a','b','c'],'duration':[1,2,3,4,5,6]}
df = pd.DataFrame(data)
df.pivot(df.index,'epoch')
在本例中，我得到了一个具有多个索引的漂亮的旋转数据框架。但是，正如文档中所说的那样，通过传递第三个参数“值”，我应该得到一个只有一个级别
浏览 1提问于2015-12-02得票数 2
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我有一个熊猫的DataFrame，它有2010年和2011年每个月的每日温度值：
> day month year Temperature
> 1 1 2010 269.798567
> 1 1 2011 274.085177
> ....
> 31 12 2010 273.610214
> 31 12 2011 274.855967
> [730 rows x 4 columns]
我想把一年中每个月的气温从最低到最高。然后计算各月、年的累积分布函数。
我成功地用一个过滤器完成了这个任务
浏览 8提问于2022-01-03得票数 1
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使用"apply“加快模拟速度
、、、、
我有一个矩阵z (3 X 20000)。将每行视为随机变量，将每列视为一个模拟。我使用apply命令在中编写了以下函数，以求出3维的经验累积分布函数(EMP.CDF)。这个k变量经验CDF在的第2页“多变量ECDF”一节下进行了解释。
EMP.CDF=function(z) {
# z is a matrix (3 x 20000) and each row is a realization of a random variable
q1=z[1,];q2=z[2,];q3=z[3,]
# qi = the realization of the ith random variable, i=1
浏览 8提问于2013-03-05得票数 0
4回答
我用朱莉娅做了以下计算
z = LinRange(-0.09025000000000001,0.19025000000000003,5)
d = Normal.(0.05*(1-0.95) .+ 0.95.*z .- 0.0051^2/2, 0.0051 .* (similar(z) .*0 .+1))
minimum(cdf.(d, (z[3]+z[2])/2))
我遇到的问题是，最后一段代码有时会给出正确的结果4.418051841202834e-239，有时会报告错误DomainError with NaN: Normal: the condition σ >= zero(σ) i
浏览 9提问于2022-12-04得票数 1
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我有这个离散的数据，我想做一个样本kolmogorov smirnov测试，但是当我运行下面的代码时，它会给我一个错误。
d <- c(5, 11, 21, 31, 46, 75, 98, 122, 145, 165, 196, 224, 245, 293,321, 330, 350, 420)
#log likelihood function for the discrete distribution
#*********************************************************
loglik <-function(param){
浏览 6提问于2020-10-13得票数 0
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x == x没有被快速评估有什么原因吗？我希望__eq__能够检查它的两个参数是否相同，如果是的话，立即返回True。但它做不到：
s = set(range(100000000))
s == s # this doesn't short-circuit, so takes ~1 sec
对于内置，x == x总是返回真我认为？对于用户定义的类，我想有人可以定义不满足这个属性的__eq__，但是有什么合理的用例吗？
我希望对x == x进行快速评估的原因是，当对其性能造成巨大影响时
from functools import lru_cache
@lru_cache()
def f(s
浏览 3提问于2016-08-05得票数 15
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Chi2cdf上蟒蛇
、、、
因此，我将Matlab转换成python代码，并通过了这一行。
Pv = chi2cdf(Devk,Md,'upper');
其中Devk是一个三维矩阵，Md是df=10。
我在寻找Python中的等价物。我找到了这个：
from scipy.stats import chi2
Pv = chi2.cdf(Devk,Md)
然而，这并没有给出类似的结果，我想是因为“上层”的Matlab有了论证。有人知道如何在Python中实现这一点吗？
有人要求制作一些玩具数据来显示问题：
Matlab：
Devk = [1,2,3,4,5]
Md = 10
Pv = chi2cdf(Devk
浏览 4提问于2019-02-05得票数 0
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我有一个有1000个随机数的向量，叫做v，也有一个向量，它代表产生v中的数的域，还有另一个向量y，它有v中值的cdf数，我知道我可以做图(x，y)，得到一个光滑的函数(非经验的)，并且我也知道我可以做cdf图(V)来得到一个经验cdf的函数。
我的问题是:我怎样才能在同一轴上得到这些图呢？谢谢你的帮助。
浏览 6提问于2014-09-26得票数 0
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当按日期分组时，我成功地添加了一个使用Transform的新的求和卷列，如下所示：
df
Name Date Volume
--------------------------
APL 12-01-2017 1102
BSC 12-01-2017 4500
CDF 12-02-2017 5455
df['vol_all_daily'] = df['Volume'].groupby([df['Date']]).transform('sum')
Name Dat
浏览 2提问于2018-01-08得票数 0
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我试图在2D数据上进行插值，但是一直得到错误的could not convert string to float: 'extrapolate'。我非常肯定，得到误差的值并不超出用于插值的间隔。
我只是张贴我的具体例子，因为为了帮助我处理错误，您不需要理解我使用的特定功能。
from scipy.interpolate import interp2d
import numpy as np
import scipy.stats as si
import math as m
def C_prime_function(M,v):
return si.norm.cdf(M/v
浏览 1提问于2020-11-12得票数 0
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我正在写一个光子到达探测器的蒙特卡罗模拟。探测到的光子总数遵循泊松分布(我用scipy.stats.poisson生成)，每个光子的探测时间遵循给定的概率分布函数( N_detected )。为了生成检测到N_detected光子的时间，我使用numpy.random.random()函数和生成了介于0和1之间的N_detected随机数。
我必须多次运行模拟。因此，为了避免多次迭代，我希望使用numpy数组一次完成每个模拟。作为最终结果，我希望获得N_sim列的二维数组，其中每一列对应于不同的模拟，并包含生成的检测时间。问题是，每次模拟都会产生不同数量的光子(因为它是随机的)，而我找不到创建
浏览 10提问于2019-11-04得票数 0
我正在将一个(数学上复杂/复杂但操作很少)的自制经验分布类从C++/MATLAB (我两者都有)移植到Python。
该文件有大约1100行代码，包括注释和测试数据，其中包括
if __name__ == "__main__":
在文件的底部。
第83行有函数声明：def cdf(self, x):
它编译并运行得很好，只是非常慢，所以我想用@numba.jit(nopython=True)编译，让它运行得更快。
但是，编译在文件npts=len(x)的最早的函数行之一(仅在其前面的注释)第85行终止。
该消息以以下形式结束：
[1] During: typing of ar
浏览 1提问于2019-11-15得票数 1
我在试图计算R中的Kolmogorov统计量，我有下面的样本，它显然来自一个服从长尾分布的随机变量。
下载链接
如你所知，Kolmogorov统计量需要计算经验累积分布函数和假定的累积分布函数。对于这两种计算，我都采用以下方法:首先，我创建一个与样本长度相同的向量，然后修改向量的每个分量，以便它包含相应的样本观测值的经验cdf (或推定cdf)。
为了举例说明，我将向您展示我编写的代码，以便计算经验的cdf。
--我假设数据已被读取并存储在称为数据的数据中。
ecdf =向量(“数值”，长度(数据$logueos))
(i单位:长度(数据$logueos)){
ecdfi = sum (d
浏览 5提问于2020-01-13得票数 0
我注意到，将包含空字符串('')和/或假值的Series传递给DataFrame.append()会导致它不一致地对待None值。
有人能告诉我如果我做错了什么并且/或没有被推荐吗？也许有解决办法吗？
示例代码：
df = pd.DataFrame(columns=('col1','col2', 'col3', 'col4', 'col5', 'col6'))
ser = pd.Series({'col1' : None,
'
浏览 5提问于2016-02-19得票数 1
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我是Python的新手，正在尝试找到一种将数字输入到数学公式中的方法。
数学公式如下所示：
我已经开发了基于上述公式，但不完全确定为什么它不能工作。
def cumulative_function():
alpha = 0.05
fx_value = 5
variable_a = -100
k = 2
cdf_formula = alpha * (fx_value * (a) + fx_value * (k - 2 * (alpha) + fx * (k - alpha) + fx_value * (value_x)))
return cd
浏览 3提问于2021-07-30得票数 0
我想为几个numpy数组(每个数组具有不同的长度)制作一组可比较的经验CDF，并将它们存储在pandas数据帧中：
a = scipy.randn(100)
b = scipy.randn(500)
# ECDF from statmodels
cdf_a = ECDF(a)
cdf_b = ECDF(b)
问题是，cdf_a.x, cdf_a.y会有不同的cdf_b.x, cdf_b.y长度，我希望它们是相同的长度，即使用相同数量的柱子来计算CDF，以便可以从熊猫DataFrame以相同的比例绘制这些数据。这是不可能的：
df = pandas.DataFrame({"cdf_a&#
浏览 0提问于2013-04-04得票数 2
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我想让python做这个产品
numpy.nan*0
返回0(而不是nan)，但例如
numpy.nan*4
还是回南。
我的应用程序:我有一些相互相乘的numpy矩阵。这些文件包含许多nan条目和大量的零。nans始终表示未知的有限值，这些值在与零相乘时会变为零。所以我想让A*B在下面的例子中返回[1,nan],[nan,1]：
import numpy as np
A=np.matrix('1 0; 0 1')
B=np.matrix([[1, np.nan],[np.nan, 1]])
这个是可能的吗？
非常感谢
浏览 5提问于2017-03-24得票数 1
1回答
我想使用SymPy正态分布，因为我用它做一些符号计算。
from sympy.stats import Normal, cdf
from scipy.stats import norm
norm.cdf(10, 10, 0.1)
def survival(x):
y = Normal("x", 10, 0.1)
return cdf(y)(x)
survival(10)
此代码将产生以下错误：
UnboundLocalError: local variable 'reprec' referenced before assignment
人们
浏览 1提问于2017-11-10得票数 2
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我想打破我使用函数plot.stepfun的累积分布函数图的x轴，但似乎无法弄清楚如何实现。
下面是一些示例数据：
set.seed(1)
x <- sample(seq(1,20,0.01),300,replace=TRUE)
然后用函数ecdf得到x的经验累积分布函数：
x.cdf <- ecdf(x)
我将x.cdf的类更改为逐步乐趣，因为我更喜欢直接调用plot.stepfun而不是使用plot.ecdf (plot.ecdf也使用plot.stepfun，但定制情节的可能性较小)。
class(x.cdf) <- "stepfun"
这样，我就能创作
浏览 2提问于2014-04-09得票数 1
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内置的Python数学库基本上是使用C的数学库，还是Python有一个独立于C的数学库？另外，Python数学库是否独立于平台？
浏览 2提问于2009-07-21得票数 3
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如何用数值稳定的方法计算log(1 - normal_cdf(x))？这里，normal_cdf是标准正态分布的累积分布函数。
例如，在Python中：
import scipy
from scipy.stats import norm
np.log(1 - norm.cdf(10))
为-inf提供RuntimeWarning: divide by zero encountered in log，因为norm.cdf(10)几乎等于1。是否有像logsumexp这样的函数可以避免数值下流？
浏览 1提问于2018-05-10得票数 1
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我想评估几个正常的CDF，由一个4x3的点网格定义，每个点5个点。
import numpy as np
import scipy.stats
a = np.array([-1, 0, 1])
b = np.array([1, 2, 3, 4])
x = np.array([-.5, 0, .5, 1, 2])
grid_a, grid_b = np.meshgrid(a,b)
scipy.stats.norm(loc=grid_a, scale=grid_b).cdf(x)
引发此异常：
ValueErrorTraceback (most recent call last)
浏览 15提问于2018-07-22得票数 0
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示例问题：
import numpy as np
dc = dict()
dc[np.float('nan')] = 100
dc[np.float('nan')] = 200
它为nan创建多个条目，如下所示
dc.keys()将生成{nan: 100, nan: 200}，但它应该创建{nan: 200}。
浏览 1提问于2017-07-25得票数 6
1回答
我需要使用逆变换方法模拟Exp(5)分布的100个结果。计算样本平均值(这些结果的平均值)。
对于这一部分，我已经完成了逆变换部分，并得到了如下函数：
x = - log(u) / λ
到目前为止，我的代码是这样的：
lambda = 5;
n = 100;
U = rand(1, n);
X = -log(U)/lambda;
mean(X)
然而，对于这个问题的第一部分，我不确定这是否正确，因为它要求计算样本平均值。
然而，这个问题也要求将这个实验重复1000次，然后绘制1000个样本均值的经验cdf。还显示了这些结果的预期平均值，即真实平均值。然而，我不知道该怎么做。有人能帮帮忙吗？
浏览 0提问于2015-08-26得票数 0
问题 我有一个类似的问题：Crosstab with multiple items，但我不想用R来做，我想用Python Pandas用交叉表来做。 我一直在尝试使用Python Pandas的交叉表功能来制作一个人口统计表，但一次只能做一个人口统计表。换句话说，我想创建一个交叉表，它的所有行变量都在同一级别上。也许这不是交叉表的功能，像Pandas数据透视表这样的功能会更好？ 目前，我使用以下三行代码，但我认为可以通过某种方式将它们组合在一起： genderTable = pd.crosstab(refQtrData['GENDER'], [refQtrData['
浏览 24提问于2019-03-15得票数 1
我在FORTRAN77 ()中遇到了以下代码：
Update = 1.
do k=1,12
Update = Update + alpha(i,k,x,effN)*(R(k)-1.)/1.
enddo
Y = Y * Update
我想知道1的除法。！原因是什么？
我已经翻译成C语言，如下所示：
double Update = 1.;
for ( int k = 0; k < 12; ++k )
Update += alpha(i+1, k+1, x, effN) * (R[k]-1.) /*/ 1.*/; // CHECK!
Y *= Update;
对吗？
备注:由于C中不
浏览 2提问于2014-12-04得票数 2
Subprocess.call只有在我使用"python“这个词运行它时才能工作，而在另一台计算机上，它不在命令前加上"python”就能工作。
filename_arg1 = "python display_CDF_graph.py" + " \'" + full_path + 'congestions_distribution.csv' + "\'"
subprocess.call(filename_arg1, shell=True)
与
filename_arg1 = "displa
浏览 1提问于2020-06-13得票数 0
下面是我试图从Matlab转换的代码：
function x=finiterv(s,p,m)
% returns m samples
% of finite (s,p) rv
%s=s(:);p=p(:);
r=rand(m,1);
cdf=cumsum(p);
x=s(1+count(cdf,r));`
下面是我的Python代码：
def infinterv(s,p,m):
#return m samples
#of finite (s,p) rv
r=random.uniform((m,1))
cdf=p.cumsum(axis=0)
x=s(1+count(cdf,))`
我说错了
u
浏览 4提问于2022-10-29得票数 -1
3回答
在numpy中，有两种标记缺失值的方法:我可以使用NaN或masked array。我理解使用NaNs (潜在的)更快，而屏蔽数组提供了更多的功能(哪个？)
我想我的问题是，我应该在什么时候用一种而另一种呢？np.NaN在regular array vs. a masked array中的用例是什么？
我相信答案肯定在外面，但我找不到.
浏览 5提问于2015-05-29得票数 13
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我不太确定CDF (累积分布函数)和ECDF (经验累积分布函数)之间的区别，但我通常使用CDF图来观察我的数据。
我最近一直在使用R，并且拼命地试图找出如何绘制我的数据的CDF和CCDF (互补CDF)。我所能找到的就是R有ecdf，但是我不确定这是否是我要找的。绘制ECDF非常简单，如下所示：
plot.ecdf(data)
有人知道如何使用R绘制数据集的CDF和CCDF吗？
浏览 0提问于2011-06-14得票数 6
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在使用熊猫/numpy的python应用程序中，除了使用自己实现的代码(例如通过循环)之外，使用熊猫/numpy实现方法通常会带来好处。这可能是对我的问题的一个糟糕的介绍，但是在下面的屏幕截图中(如果我没有测试它)，我期望使用本系列的方法的版本比python运行得更快。因为事实并非如此，这意味着我在这个例子上建立了一个错误的直觉，但我还没有找到原因。所以问题是，在这种情况下，为什么使用python比应用在系列中的方法具有更高的性能(我是否遗漏了其他东西？)
浏览 2提问于2021-07-19得票数 2
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我在包rplcon()中使用poweRlaw函数生成一些随机变量。
data <- rplcon(1000,10,2)
现在，我想知道哪些已知的发行版最适合数据。洛格诺姆？经验？伽马？权力法？指数截止的幂律？
所以我在包fitdist()中使用函数fitdistrplus
fit.lnormdl <- fitdist(data,"lnorm")
fit.gammadl <- fitdist(data, "gamma", lower = c(0, 0))
fit.expdl <- fitdist(data,"exp")
由于
浏览 5提问于2016-05-11得票数 3
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