Segundo a Wikipedia, a distribuição de probabilidade beta tem dois parâmetros de forma: e .
Quando ligo scipy.stats.beta.fit(x)
para Python, onde x
há um monte de números no intervalo , quatro valores são retornados. Isso me parece estranho.
Após pesquisar no Google, achei que um dos valores de retorno deve ser 'location', pois a terceira variável é 0 se eu ligar scipy.stats.beta.fit(x, floc=0)
.
Alguém sabe qual é a quarta variável e se as duas primeiras são e β ?
python
scipy
beta-distribution
Peter Smit
fonte
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stats.beta.fit([60,61,62,72])
eu recebo(0.7313395126217731, 0.7153715263378897, 58.999999999999993, 3.3500998441036982)
. Alguma idéia do que eu posso fazer sobre isso?Respostas:
Apesar de uma aparente falta de documentação na saída de
beta.fit
, ele sai na seguinte ordem:, β , loc (limite inferior), escala (limite superior - limite inferior)α β
fonte
+/-3
. A distribuição beta tem limites rígidos, com probabilidade de 0 fora desses limites. É provável que seus dados não atinjam os limites, dependendo do que você está modelando. De fato, tentar forçar esses limites a corresponder ao intervalo de dados pode ser problemático, pois muitas distribuições beta tendem a zero de probabilidade nos limites. Veja este post para mais informações sobre esse assunto.floc=0
efscale=1
. Você ainda obterá essas saídas, mas elas serão idênticas ao que você as força. E provavelmente alterará seus valores alfa e beta.