下面的代码映射了由Johnson - SU分布a
(b
loc
scale
johnsonsu
对于下面我的代码中指定的循环值范围,没有参数配置会导致正偏度,只有负偏度,即使应该可以将 Johnson-SU 分布参数化为正偏度。
import numpy as np
import pandas as pd
from scipy.stats import johnsonsu
moments = ['mu','sd','sk','ku']
X = []
for a in np.arange(0.5,5,.5):
for b in np.arange(0.5,5,.5):
for c in np.arange(-0.5,0.5,.25): #loc
for d in [1]: #scale
mvsk = johnsonsu.stats(a,b,c,d,moments='mvsk')
mvsk = [mvsk[i].tolist() for i in range(len(mvsk))]
X.append([a,b,c,d]+mvsk)
X = pd.DataFrame(np.asarray(X), columns=['a','b','c','d']+moments)
for m in moments:
print(m, X[[m]].min().round(3).values[0], X[[m]].max().round(3).values[0])
打印的最小和最大时刻是:
mu -29937.57 0.136
sd 0.053 48036174150.987
sk -414.36 -0.078
ku 0.221 41173.869
与我在下面指定的相比,探索 、 和 参数的更好范围是a
什么?文档只说并且必须是肯定的,没有关于什么和必须限制的内容。b
loc
scale
a
b
loc
scale