Ich habe nach einem guten Tutorial oder Beispielen gesucht, wie man rv_continuous benutzt und ich konnte keins finden.
Ich lese:
Aber es war nicht wirklich hilfreich (und es fehlten Beispiele dafür, wie man es benutzt).
Ein Beispiel für etwas, das ich tun könnte, ist, irgendwelche Wahrscheinlichkeitsverteilungen anzugeben und in der Lage zu sein, fit aufzurufen und dann einfach die gewünschte PDF-Datei zu haben und expect aufrufen zu können der gewünschte Erwartungswert.
Das, was ich bisher verstehe, ist, dass wir, um eine beliebige Verteilung zu erstellen, eine eigene Klasse für sie erstellen müssen und dann die Klasse rv_continuous ableiten müssen. Dann, indem wir eine benutzerdefinierte _pdf oder _cdf angeben, sollten wir einfach jede Methode verwenden können, die rv_continuous für uns bereitstellen würde. Wie expect und fit sollte jetzt verfügbar sein.
Aber was mir wirklich geheimnisvoll ist: Wenn wir rv_continuous nicht explizit darüber informieren, welche Parameter die Wahrscheinlichkeitsverteilung angeben, ist es wirklich in der Lage, all diese Methoden richtig zu machen? Wie macht es das nur mit _pdf oder _cdf?
Oder habe ich nur falsch verstanden, wie es funktioniert?
Wenn du ein einfaches Beispiel dafür liefern kannst, wie es funktioniert und wie man expect und / oder fit benutzt, wäre es großartig! Oder vielleicht ein besseres Tutorial oder Link wäre es cool.
Vielen Dank im Voraus.
Hier ist ein Tutorial: Ссылка
Grundsätzlich wird rv_continuous für die Unterklassenbildung verwendet. Verwenden Sie es, wenn Sie eine Verteilung benötigen, die nicht in scipy.stats definiert ist (es gibt mehr als 70 davon).
Wie es funktioniert. Kurz gesagt, es verwendet generische Codepfade: Wenn Ihre Unterklasse _pdf definiert und _logpdf nicht definiert, erbt es
und eine Reihe ähnlicher Methoden (siehe Ссылка für genaue Details) .
Re Parameter. Sie meinen wahrscheinlich Formparameter, oder? Sie werden automatisch durch inspect der Signatur von _pdf oder _cdf abgeleitet, siehe Ссылка .
Wenn Sie die Überprüfung umgehen möchten, stellen Sie dem Konstruktor Ihrer Instanz shapes -Parameter zur Verfügung:
[streng genommen gilt dies nur für scipy 0.13 und höher. Frühere Versionen verwendeten einen anderen Mechanismus und benötigten das Attribut shapes .]