如何在 python 中正确拟合 beta 分布?

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拟合beta分布是一个常见的问题，不仅在统计学中有应用，也在机器学习中有应用。本攻略将使用Python语言中的 scipy 库来拟合beta分布。

安装scipy库

首先需要安装 scipy 库，可以通过以下命令行操作来安装：

pip install scipy

安装完成后，我们可以开始进行拟合beta分布的操作。

准备数据

在拟合beta分布前，需要先准备数据。假设我们有一组服从beta分布的数据，我们可以将其以数组形式表示。

data = [0.2, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7] 拟合beta分布

在 scipy.stats 中，可以使用 beta.fit() 函数来拟合beta分布。该函数返回的结果是拟合后的参数值。

from scipy.stats import beta params = beta.fit(data)

其中，params 返回的是一个长度为 2 或 3 的元组，分别对应着拟合后的参数。

如果 params 的长度为 2，则表示形状参数，即 a 和 b。如果 params 的长度为 3，则表示形状参数和位置参数，即 a 和 b 以及 loc。

在拟合后，我们可以使用 beta.pdf() 函数来生成概率密度函数。

import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(0, 1, 1000) y = beta.pdf(x, *params) plt.plot(x, y) plt.show()

以上代码将生成一张拟合后的beta分布曲线图。

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另外，我们也可以使用 beta.cdf() 函数来生成累积分布函数。

y = beta.cdf(x, *params) plt.plot(x, y) plt.show()

以上代码将生成一张拟合后的beta分布累积分布函数图。

通过以上步骤，我们可以使用Python中的 scipy 库来拟合beta分布并生成其概率密度函数和累积分布函数。

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