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我使用 Scipy 拟合了一些数据:

param=expon.fit(data)
pdf_fitted=expon.pdf(x,loc=param[-2],scale=param[-1])
plot(x,pdf_fitted,'r')
hist(data,normed=1,alpha=.3,histtype='stepfilled')

我得到一条看起来像这样的曲线:

指数拟合数据

我如何检查合身程度(是否有此参数?)。我想要一个数字,以便比较不同的拟合方式。

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假设您的错误是正态分布的,标准方法是使用残差平方和。这样,您可以使用 chi² 分布转换为严格的统计数据。

values, edges = np.histogram(data, bins=np.sqrt(len(data)))
x = edges[:-1] + np.diff(edges)

pdf_fitted = expon.pdf(x, loc=param[0], scale=param[1])
residuals = values - pdf_fitted

print np.dot(residuals, residuals)

或者,如果您更喜欢 RMS:

print np.dot(residuals, residuals) / len(residuals)
于 2014-06-03T12:51:17.343 回答