scipy - Statystyki - Znaczenie parametrów dla rozkładów prawdopodobieństwa

Question

scipy docs dać postać dystrybucji używane przez wykładniczą jak:

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

Jednak czynność Fit odbywa:

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

a funkcja rvs odbywa:

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

Pytanie 1: Dlaczego ekstraneou s zmienna lokalizacji? Wiem, że wykładniki są tylko określonymi formami bardziej ogólnej dystrybucji (gamma), ale dlaczego zawierają nieużywane informacje? Nawet gamma nie ma parametru lokalizacji.

Pytanie 2: Czy wyjściowy zestaw dopasowania (...) w tej samej kolejności, co zmienna wejściowa. Mam tu na myśli Jeśli zrobić:

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

powinienem interpretować t [0] jak kształt i t 1 jak skala.

Czy to obowiązuje dla wszystkich dystrybucji?

Co za gamma:

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

Answer 1

1. Każdy jednowymiarowy rozkład prawdopodobieństwa, bez względu na jego zwykły preparat, może zostać rozszerzony na lokalizację i parametr skali. Czasami pociąga to za sobą rozszerzenie wsparcia dystrybucji z tylko dodatnich/nieujemnych liczb rzeczywistych do całej rzeczywistej linii liczbowej z tylko wartością PDF 0, gdy poniżej wartości loc. scipy.stats robi to, aby przenieść całą obsługę loc i scale do wspólnej metody współużytkowanej przez wszystkie dystrybucje. Zasugerowano, aby usunąć to i tworzyć dystrybucje, takie jak podążanie za ich kanonicznymi sformułowaniami. Okazuje się jednak, że niektórzy ludzie używają rozkładów "przesuniętych gamma" z niezerowymi parametrami loc do modelowania wielkości plam słonecznych, o ile dobrze pamiętam, a obecne zachowanie scipy.stats było dla nich idealne. Więc go zatrzymujemy.

2. Wyjście sposobu fit() jest krotką postaci (shape0, shape1, ..., shapeN, loc, scale) jeśli istnieją N parametry kształtu. Dla rozkładu normalnego, który nie ma parametrów kształtu, zwróci on tylko (loc, scale). Dla dystrybucji gamma, która ma jeden, zwróci (shape, loc, scale). Wielokrotne parametry kształtu będą w tej samej kolejności, w jakiej podajesz każdą inną metodę w dystrybucji. This holds for all distributions.