分布拟合检验python

在Python中，可以使用fitter库来进行分布拟合检验。首先，你需要安装fitter库，可以使用pip install fitter命令进行安装。接下来，你可以使用scipy库中的stats模块生成一段模拟数据，例如使用stats.norm.rvs函数生成一个服从正态分布的数据样本。然后，你可以使用fitter库中的Fitter类来拟合数据样本的分布，可以通过指定distributions参数来选择要尝试的分布类型。最后，可以使用Fitter类的summary方法来查看拟合结果的摘要信息。

例如，下面的代码演示了如何使用fitter库进行分布拟合检验：

# 导入所需库
from scipy import stats
import numpy as np
from fitter import Fitter

# 生成模拟数据
data1 = list(stats.norm.rvs(loc=0, scale=2, size=70000))
data2 = list(stats.norm.rvs(loc=0, scale=20, size=30000))
data = np.array(data1 + data2)

# 使用fitter拟合数据样本的分布
f = Fitter(data, distributions=\['norm', 't', 'laplace'\])
f.fit()
f.summary()

在上述代码中，我们生成了一个模拟数据样本，其中包含了两个不同的正态分布。然后，我们使用Fitter类来拟合数据样本的分布，指定了要尝试的分布类型为正态分布（norm）、t分布（t）和拉普拉斯分布（laplace）。最后，我们使用summary方法来查看拟合结果的摘要信息。

希望这个例子能够帮助你理解如何使用fitter库进行分布拟合检验。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Python拟合数据样本的分布](https://blog.csdn.net/sinat_23971513/article/details/111874082)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [概率统计Python计算：假设检验应用——分布拟合检验](https://blog.csdn.net/u012958850/article/details/118366266)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [利用python通过拟合优度检验判别数据是否为正态分布](https://blog.csdn.net/qq_45019507/article/details/105842372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]