Según Wikipedia, la distribución de probabilidad beta tiene dos parámetros de forma: y .
Cuando llamo scipy.stats.beta.fit(x)
a Python, donde x
hay un montón de números en el rango , se devuelven 4 valores. Esto me parece extraño.
Después de buscar en Google, encontré que uno de los valores de retorno debe ser 'ubicación', ya que la tercera variable es 0 si llamo scipy.stats.beta.fit(x, floc=0)
.
¿Alguien sabe cuál es la cuarta variable, y si las dos primeras son y ?
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La documentación llama a los dos últimos parámetros de "ubicación" y "escala". Así, el cuarto es el parámetro de escala. La ubicación y la escala tienen significados estadísticos estándar. Una interpretación en este contexto se da explícitamente en el manual NIST .
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whuber
Tengo exactamente el mismo problema, pero por alguna razón todos mis modelos beta tienden a "retener agua". Por ejemplo, por lo
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TheChymera
stats.beta.fit([60,61,62,72])
que entiendo (0.7313395126217731, 0.7153715263378897, 58.999999999999993, 3.3500998441036982)
. ¿Alguna idea de lo que puedo hacer al respecto?
Simplemente agregue esta documentación para el método genérico de ajuste aleatorio continuo variable, que incluye algunos ejemplos usando beta.fit (): docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/…
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mathisfun