我正在尝试使用scipy.stats和statsmodels.api通过两组数据绘制一条最佳拟合线。import matplotlib.pyplot as pltimport statsmodels.api as smplt.ylabel('V [mag]')
plt.le
浏览 23提问于2019-07-08得票数 1
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Dates2015-08-24 0.040211Python在R中
我在colab中分享笔记本的链接可能有助于理解问题
浏览 21提问于2021-02-20得票数 1
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问题:拟合正常数据
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我目前有一些经验数据输入和绘制，这些数据都是正态分布的。from scipy.stats import norm
x = numpy.linspacenorm.fit(data - offset)然而，它计算的均
浏览 0提问于2017-06-07得票数 0
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scipy.stats库的功能是找出拟合分布的均值和中值，而不是模式。
如果我在拟合数据后有一个分布的参数，我如何才能找到拟合分布的mode？
浏览 1提问于2020-01-09得票数 6
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可能路径的SARIMAX模拟
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我正在尝试创建一个随机过程的可能路径的模拟，它不固定在任何特定的点。例如，将SARIMAX模型拟合到天气温度数据中，然后使用该模型对温度进行模拟。这里我使用来自statsmodels页面的标准演示作为一个更简单的示例： import numpy as npfrom scipy.stats import normimport statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
浏览 18提问于2021-07-05得票数 0
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我已经能够用SCIPY.STATS得到F-分布的F-统计量和p-值，但是我更喜欢用平方和作为R型输出的ANOVA表。下面给出了我的SCIPY.STATS单向方差的代码。所有的文件为STATSMODELS ANOVA是使用熊猫的数据。任何帮助，我可以如何调整我的现有代码的STATSMODELS将非常感谢。import numpy as npimport <em
浏览 2提问于2020-08-30得票数 1
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我正在使用scipy.stats来拟合我的数据。scipy.stats.invgauss.fit(my_data_array)从wiki ，它说，Wald分布只是另一个名称的逆高斯，但使用上述两个函数给我不同的拟合参数。这两个分布在scipy.stats中有什么区别？
我正试图在这里找到答案，和，但真的毫无头绪。
浏览 2提问于2014-01-21得票数 0
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python中的置信区间
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Python语言中有没有一个函数或包可以获得scipy.stats中存在的发行版的95%或99%置信区间。 st.alpha,st.anglit,st.arcsine,st.beta,st.betaprime,st.bradford,st.burr,st.cauchy
浏览 4提问于2018-02-03得票数 3
我有一个独特的频率系列，想知道它们是否来自正态分布，所以我用scipy.stats.kstest做了一个Kolmogorov测试。但是，结果很奇怪，因为pvalue=0.0[In]: frequencies = mp[['c','v']]
[In]: print frequencies
浏览 4提问于2017-10-11得票数 6
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任务
我想用statsmodels对伽马族的广义线性模型进行拟合。使用这个模型，对于我的每一个观察，我想要计算观察一个值小于(或等于)这个值的概率。换句话说，我想计算一下：如何从statsmodels中拟合的glm中获得形状和尺度参数？根据，状态模型中的尺度参数不按常规方式进行参数化。我能直接用它作为scipy中伽马分布的<
浏览 0提问于2020-10-02得票数 2
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尝试从lmfit拟合ExponentialGaussianModel()，但收到以下错误消息：The input contains nan values 我在windows上使用Jupyternotebook，我对python和lmfit还不熟悉。以下是我的代码:我想生成一个指数高斯直方图，提取数据点，并练习使用lmfit库进行拟合。(我想练习拟合并找到最少的点，以重现产生直方图所用的参数) from scipy.stats impo
浏览 26提问于2019-01-15得票数 2
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我有一些时间的数据(一天中的小时)。我想用von mises分布来拟合这个数据，并找到周期均值。我如何在python中使用scipy来做这件事？例如：data = [1, 2, 22, 23]我不确定如何使用拟合、均值或区间方法获得该数据的分布(可能是区间)和周期均值。
浏览 0提问于2018-06-05得票数 1
我有两个数据集(熊猫系列)- ds1和ds2 -我想为它们计算均值(如果正常)或中位数(非正态)差异的95%置信区间。对于均值的差异，我计算t检验统计量和CI如下：tstat, p_value, dof = sm.stats.ttest_ind(ds1, ds2)对于median，我这样做：
from scipy
浏览 21提问于2018-08-15得票数 1
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我有一些，我是适合伽马分布使用scipy.stats。我能够提取形状、loc和缩放参数，它们与我期望的数据范围看起来是合理的。
我的问题是:有什么方法也可以得到参数中的错误吗？类似于curve_fit的输出。注意:我不直接使用曲线拟合，因为它不能正常工作，而且大多数时候无法计算伽马分布的参数。另一方面，scipy.stats.gamma.fit工作正常。这是我正在做的事情的一个例子
浏览 2提问于2015-07-11得票数 9
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我已经建立了一个5个输入和1个输出的回归模型。from sklearn.metrics import r2_score我的输出变量的变化非常小我的输出变量如下所示：102.23007102.22858102.2246
102.22179
浏览 4提问于2019-07-19得票数 0
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我有一组服从正态分布的数据，我可以在其中拟合直方图，并获得平均值和sigma。为了便于示例，我将通过生成一个随机正态分布来近似它，如下所示：import mathimport numpyas npfrom scipy.stats import norm
from scipy.optimize import curve_fit, 'k&#
浏览 3提问于2020-05-11得票数 2
我想要将一些分布拟合到给定的数据数组x，并绘制相应的密度函数。我可以通过seaborn.distplot和scipy.stats轻松实现这一点但是，假设我希望这个分布的一些参数保持不变，例如loc当我在scipy.stats中使用带有固定loc的fit函数时，我把它写成有没有办法在distplot函数中将loc=0传递给f
浏览 0提问于2017-12-17得票数 2
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如何使用二次回归？
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我正在尝试学习如何拟合二次回归模型。假设"SqFtTotLiving“将是阶数为2的变量，即python代码：import numpy as np
y = houses1.iloc[:,0] ##
如何使用sklearn和statsmodel拟合二次回归模型？
浏览 4提问于2019-11-16得票数 0
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Python单边KS测试
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针对大量的理论概率分布，我对我的分布进行了单向的KS检验(观测到了一个从0到100之间的公共交通网格的占用情况)： "norm", #Normal (Gaussian，最适合我的数据的理论分布是单向KS返回大p值和低D统计值的分布。truncnorm p:0.0000000000 D:0.9380000000
cdf: powernorm p:0.0000000
浏览 6提问于2019-12-20得票数 2
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我的工作是拟合威布尔分布的一些整数数据和估计相关的形状，规模，位置参数。但是，我注意到scipy.stats库的性能很差。
因此，我选择了不同的方向，并使用下面的代码检查了fit的性能。有时威布尔拟合是一个很好的估计。然而，大多数情况下，威布尔拟合是最坏的结果。瑞利分布是形状参数为2的Weibull分布的一个特例。因此，我期望得
浏览 12提问于2020-09-22得票数 0
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