Python拟合均匀分布

Question

我正在尝试拟合一组均匀分布的数据。 这是我基于正态分布拟合所尝试的。 我不确定这个实现是否正确？ 你能给些建议么。

import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import uniform
mu, std = uniform.fit(data)


plt.hist(data, normed=True, alpha=0.6, color='#6495ED')


xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = uniform.pdf(x, mu, std)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2)
title = "Fit results: mu = %.2f,  std = %.2f" % (mu, std)
plt.title("Uniform Fitting")
plt.show()

Answer 1

这通常是正确的，一旦您修复了名称错误（我假设logods和data应该是相同的）。 请注意， uniform分布的参数是一般位置和尺度参数（具体来说，分别是下边界和宽度），不应命名为mu和std ，它们是正态分布特有的。 但这并不影响代码的正确性，只影响可理解性。

Answer 2

我会使用 OpenTURNS 的UniformFactory ： build方法返回一个具有drawPDF方法的分布。

import openturns as ot
data = [1.,2.,3.,4.,5.,6., 7., 8.]
sample = ot.Sample(data,1)
distribution = ot.UniformFactory().build(sample)
distribution.drawPDF()

这产生：