应用概率统计:Scipy-统计-概率分布参数的含义(parameters in stats)

Scipydocs给出指数使用的分布形式为:

expon.pdf(x) = lambda * exp(- lambda*x)

然而,拟合函数需要:

fit(data, loc=0, scale=1)

和 rvs 函数需要:

rvs(loc=0, scale=1, size=1)

问题 1:为什么是外部位置变量?我知道指数只是更一般的分布(gamma)的特定形式,但为什么要包含未需要的信息?甚至 gamma 也没有位置参数。

问题 2:fit(...)的输出与输入变量的顺序相同。我的意思是如果我这样做:

t = fit([....]) , t will have the form t[0], t[1]

我应该解释 t [0] 作为形状和 t1作为规模。

这是否适用于所有的分布?

关于伽马:

fit(data, a, loc=0, scale=1)
4

每个单变量概率分布,无论其通常的公式是什么,都可以扩展为包含位置和比例参数的当前 i / i。有时,这需要将分布的支持从仅正 / 非负实数扩展到整个实数行,当低于loc值时,该值为 0。scipy.stats这样做是为了将loc分布的所有处理移至

如果存在N形状参数,则fit()方法的输出是形式为(shape0, shape1, ..., shapeN, loc, scale)的元组。对于没有形状参数的正态分布,它将仅返回(loc, scale)。对于具有一个的伽马分布,它将返回(shape, loc, scale)。多个形状参数将与您在每个方法上的顺序相同。

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