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[英]Entropy of t-distribution in scipy: How to input degrees of freedom to digamma and beta functions?
[英](numpy.random.standard_t) How to determine degrees of freedom?
请告诉我如何确定自由度
# distribution fitting
param = t.fit(log_rets)
# now get theoretical values in our interval
pdf_t = stats.t.pdf(lnspc, param[0], param[1], param[2])
# plot it
plt.plot(lnspc, pdf_t, label="student t")
plt.show()
(3.1512592116146094, 0.00046753124755725029, 0.0061044503250347361)
retvec = []
for i in range (n_obs):
retvec.append(np.random.standard_t(**<degrees of freedom>**, size=n_assets))
请随意发表评论。
纳尔逊。
这是一个老问题,但是对于任何阅读它的人来说,params [0]这里是自由度(例如,尾巴大小),因此您可以使用scipy随机变量生成随机值:
roll = stats.t.rvs(df=params[0], loc=params[1], scale=params[2], size=n_assets)
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