Согласно Википедии распределение бета-вероятности имеет два параметра формы: и β .
Когда я звоню scipy.stats.beta.fit(x)
в Python, где x
находится ряд чисел в диапазоне , возвращаются 4 значения. Это кажется мне странным.
После поиска в Google я обнаружил, что одно из возвращаемых значений должно быть 'location', поскольку третья переменная равна 0, если я вызываю scipy.stats.beta.fit(x, floc=0)
.
Кто-нибудь знает, что является четвертой переменной, и если первые две являются и β ?
python
scipy
beta-distribution
Питер Смит
источник
источник
stats.beta.fit([60,61,62,72])
я получаю(0.7313395126217731, 0.7153715263378897, 58.999999999999993, 3.3500998441036982)
. Есть идеи, что я могу с этим сделать?Ответы:
Несмотря на очевидное отсутствие документации по выводу
beta.fit
, он выводит в следующем порядке:, β , loc (нижний предел), шкала (верхний предел - нижний предел)α β
источник
+/-3
. Бета-распределение имеет жесткие пределы с вероятностью 0 вне этих пределов. Вполне вероятно, что ваши данные не достигнут пределов, в зависимости от того, что вы моделируете. На самом деле, попытка заставить эти пределы соответствовать диапазону данных может быть проблематичной, так как многие бета-распределения имеют тенденцию к нулевой вероятности на этих границах. Смотрите этот пост для получения дополнительной информации по этому вопросу.floc=0
иfscale=1
kwargs. Вы все равно получите эти результаты, но они будут идентичны тому, что вы заставляете их делать. И это, вероятно, изменит ваши альфа и бета значения.