使用具有預定平均值和標准（位置和比例）的scipy進行擬合分布？

Question

如何使用具有預定平均值和標准的scipy.stats.t.fit()來擬合t分布？

問題是，我有一個標准化的數據集， mean=0和std=1 ，我只想獲得t分布的df 。 但是當我做scipy.stats.t.fit(data) ，它輸出的df, loc, scale和loc＆sclae不一定等於0和1。

我怎么解決這個問題？ 謝謝！

Answer 1

在.fit()的調用中，使用參數fscale=1 floc=0和fscale=1來修復這些參數。

這是一個例子。 首先，導入t並生成一個樣本以使用：

In [24]: from scipy.stats import t

In [25]: np.random.seed(123)

In [26]: sample = t.rvs(3, loc=0, scale=1, size=10000)

現在使用.fit()方法將t分布擬合到樣本，將位置約束為0，將比例約束為1：

In [27]: t.fit(sample, floc=0, fscale=1)
Out[27]: (3.1099609375000048, 0, 1)

在fit docstring中有更多的例子（使用不同的發行版），在這里有stackoverflow 。