问题标签 [empirical-distribution]
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python - 从多类 pandas 数据框中绘制 CDF
我了解该软件包empiricaldist根据文档提供了 CDF 功能。
但是，我发现在列中绘制我的数据框有多个值很棘手。
想travelmode为每种出行模式的列绘制 CDF。
但是，我真的不明白如何从文档中做到这一点。
python - 两个分布python之间的Wasserstein距离
我有一些数据在事件发生前后的分布。我想找到这两个分布之间的距离。换句话说，我需要在多大程度上扩展活动前的分布才能接近活动后的分布？我认为 Wasserstein 距离似乎很适合我的问题，但我有一些疑问：
- 分布为：X轴为天数，Y轴为当天数据点数。如何将这两列作为输入传递给 scipy.stats.wasserstein_distance ？
- 事后分布比事前分布更长尾。测量 X 轴幅度变化以及 Y 轴增加的最佳距离度量是什么？
这是真实数据集的示例图，蓝色是事件发生前，橙色是事件发生后。我的最终目标是从这样的分布中学习并概括一个比例因子，即我需要多少缩放我的事件前分布才能达到事件后分布？
1：
r - R - 计算从经验多元分布中抽取一个点的概率
我收集了 1000 个项目的数据（5 个变量）。
由于我怀疑第一项（第一行，data[1,]）属于同一个多元分布，我想计算从经验分布中提取该特定项目的概率（由剩余的 999 x 5 项值估计，data[-1,]） .
如何使用 R 估计这个概率？每一个想法都值得赞赏！
非常感谢您的帮助！
r - 零膨胀泊松分布的经验和理论分布图
以下是我正在处理的一种数据集：
我已经使用fitdistrplus包来使用泊松分布来拟合这些数据。
一旦我使用该plot()功能x：
默认情况下会构建两个并排的图。一张图由经验与理论分布图组成，另一张图包含 CDF。
数据集具有 (29/244)=12% 零值，因此我在这里担心的是我想使用零膨胀泊松分布拟合数据，并希望拥有使用 fitdistrplus 包生成的相同类型的图（正如我在前面的部分plot(x)：）
python - python中的经验分布函数
我想在 python 中计算经验分布-这是我当前的代码-
但我对向量 8、2、-13、4、-9、0、18、4、-5、10、1、-7、7、13、-5、-16、-9、18、- 的结果10, 0]
如下——
我想解决这个问题，当 x 值相同时，y 值也相同，我希望它们具有相同的值。
谢谢！
python - Python中的经验分布函数更好的方法或公式
我想知道在 python 中（对于单个向量）是否有更好、更准确的 ECDF，或者通常比我的更准确。这是我现在的 -
python - 如何在 Python 中缩放绘图的 X？
我有以下代码根据存储在 Z_score_list 中的数据构建经验函数。
结果我有这个：
X 轴空间不足。所以它打破了情节，并从 X 轴的起点一直延伸到终点。如何缩放此图形以获得独立于 Z_score_list 大小的一条连续线？