在scipy.stats中的wald分布和逆高斯分布

Question

我正在使用scipy.stats来填充我的数据。

scipy.stats.invgauss.fit(my_data_array)
scipy.stats.wald.fit(my_data_array)

来自wiki http://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_Gaussian_distribution它说Wald分布只是逆高斯的另一个名称，但使用上面的两个函数给出了不同的拟合参数。 scipy.stats.invgauss.fit给了我三个参数，scipy.stats.wald.fit给出了两个参数。

这两个分布在scipy.stats之间有什么区别？

我试图在这里找到答案，http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.wald.html和http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.invgauss.html，但实在没有任何线索。

Answer 1

指向scipy.stats wald发行版的链接可以解答您的问题。

  

wald是一个特殊的invgauss案例，mu == 1。

所以以下内容应该产生相同的答案：

import numpy as np
import scipy.stats as st

my_data = np.random.randn(1000)

wald_params = st.wald.fit(my_data)
invgauss_params = st.invgauss.fit(my_data, f0=1)

wald_params和invgauss_params是相同的，除了invgauss在其他两个参数前面有一个参数，他们说这个参数在wald发行版中被固定为一个参数（我修复了它arg f0=1）。

希望有所帮助。