Python将分布拟合到钟形曲线

Question

我正在研究预测模型。我的模型预测并不总是作为标准分布出现。我想要转换或拟合分布值，以便分布适合钟形曲线。这就像我想要一种转换函数，它将我的分布转换为钟形曲线（不一定标准化）。

例如，以下是我的发行版：

请注意，分布有些偏斜，而且完全标准/形状像钟形曲线。

这与我想要的分布接近：

注意：这也不是完美的分布，只是更接近

注意：我没有尝试将值标准化，只是适合分布。请注意，目标分布未规范化。

我以为我可以使用scipy.norm或numpy的内容，但我似乎无法找到我想要的内容。

Answer 1

您可能考虑的一个工具是Box-Cox transformation。 scipy中的实现是scipy.stats.boxcox。

以下是一个例子：

import numpy as np
from scipy.stats import boxcox, gamma
import matplotlib.pyplot as plt


# Generate a random sample that is not from a normal distribution.
np.random.seed(1234)
x = gamma.rvs(1.5, size=250)

# Transform the data.
y, lam = boxcox(x)

# Plot the histograms.
plt.subplot(2, 1, 1)
plt.hist(x, bins=21, rwidth=0.9)
plt.title('Histogram of Original Data')
plt.subplot(2, 1, 2)
plt.hist(y, bins=21, rwidth=0.9)
plt.title('Histogram After Box-Cox Transformation\n($\\lambda$ = %.4g)' % lam)
plt.tight_layout()
plt.show()