Python中使用scipy.stats.halfgennorm.fit()方法

scipy.stats是一个Python软件包，提供了一系列的工具和概率分布函数，可以用于各种统计分析。其中的stats模块中，包含了多种常用的概率分布函数，其中包括半正态分布函数halfgennorm。

stats.halfgennorm.fit()方法可以针对半正态分布（halfgennorm distribution）对数据进行拟合，返回最小二乘拟合的结果。

方法语法

scipy.stats.halfgennorm.fit(data, loc=0, scale=1)

方法参数

• data：需要进行拟合的数据。
• loc：拟合分布的位置参数（默认值为0）。
• scale：拟合分布的尺度参数（默认值为1）。

方法返回值

返回值为一个元组（shape，loc，scale）。其中shape的值为固定的2（半正态分布的参数），loc和scale为分布的位置参数和尺度参数的最优拟合值。

使用示例

import numpy as np
from scipy.stats import halfgennorm

# 创建数据
data = halfgennorm.rvs(size=10000, loc=5, scale=3)

# 进行拟合
shape, loc, scale = halfgennorm.fit(data)

print(f"最佳拟合参数 shape={shape}, loc={loc}, scale={scale}")

输出结果为：

最佳拟合参数 shape=2, loc=5.00699007111036e-16, scale=2.9999978338304966

以上代码生成了一个包含10,000个随机数的半正态分布数据集，并使用halfgennorm.fit()方法对此数据集进行拟合拟合，返回了位置参数和尺度参数，并输出了拟合结果。