scipy - scipy.stats.lognorm.expect 返回一个奇怪的结果

Question

我正在尝试使用 scipy.stats.expect 获取对数正态随机变量的 E(x)。

使用 fit() 模块，shape、loc 和 scale 参数为

shape = 0.9577226550971423, loc=-1.1217451814333423, scale=0.744230342110942

期望值输出为

from scipy.stats import lognorm
scipy.stats.lognorm.expect(lambda x:1, args=(0.9577226550971423,), loc=-1.1217451814333423, scale=0.744230342110942, lb=0.1, ub=1.5)

输出：0.20809733881415318

但是，当使用 pdf 图表手动计算时，该值更接近 0.5。以下图表：

你能解释一下我在哪里错了吗？

Answer 1

您是否尝试过添加conditional=True到函数的 kwargs 中expect()？
这不会产生巨大的差异，因为您的上限和下限相对接近对数正态分布的支持，但仍然会增加精度（请参阅使用 scipy.stats 计算条件期望）。

此外，问题可能来自于一开始就不好的拟合（参见Scipy: lognormalfitting。