fitter返回最佳分布参数怎么看
时间: 2023-09-04 19:01:24 浏览: 99
在统计学中,fitter函数可用于拟合数据的最佳分布参数。最佳分布参数通过与给定数据集进行最佳拟合的分布确定。
当使用fitter函数时,我们可以通过以下步骤来确定最佳分布参数:
1. 导入所需的库和函数:首先,我们需要导入所需的库和函数,例如NumPy、SciPy和fitter函数。
2. 加载数据集:接下来,我们需要将数据集加载到程序中。可以使用NumPy数组或Pandas数据框来存储数据。
3. 运行fitter函数:使用加载的数据集,我们可以使用fitter函数来拟合数据的最佳分布参数。该函数将自动计算各种分布的最佳参数,并返回一个排序的分布列表,以及每个分布的拟合度量。
4. 分析拟合结果:一旦fitter函数运行完毕,我们可以分析拟合结果。我们可以查看列表中排名靠前的分布,这些分布与我们的数据集最匹配。还可以查看每个分布的拟合度量,包括拟合图表、拟合统计和AIC(赤池信息准则)值等。
5. 选择最佳分布参数:最后,我们可以根据拟合度量和领域知识来选择最佳分布参数。通常,我们会选择具有最低AIC值的分布作为最佳分布参数。
总之,通过fitter函数,我们可以通过自动拟合多种分布来确定数据集的最佳分布参数。选择最佳参数可以帮助我们更好地理解和描述数据的特征,进而进行进一步的分析和预测。
相关问题
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分布拟合器是一种用于拟合数据分布的统计工具。它可以根据给定的数据集,找到最适合的概率分布模型,并计算出该模型的参数。这样可以更好地理解数据的分布特征,以便进行更准确的数据分析和预测。常见的分布拟合器包括正态分布、指数分布、泊松分布等。
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