Подгонка статистического распределения с использованием scipy
Я пытаюсь использовать Scipy для подгонки теоретического распределения к моим эмпирическим данным, используя код, подобный следующему:
dist_names = ['gamma', 'beta', 'rayleigh', 'norm', 'pareto']
for dist_name in dist_names:
dist = getattr(scipy.stats, dist_name)
param = dist.fit(data)
pdf_fitted = dist.pdf(x, *param[:-2], loc=param[-2], scale=param[1]) #* size
Функция fit() использует ряд данных наблюдений. Моя проблема заключается в том, что у меня уже есть эмпирическое распределение в виде x-массива со значениями бинов (0,1,2.,3....,n) и соответствующего y-массива с вероятностью для каждого бина. Может кто-нибудь посоветовать мне, как использовать мои x/y массивы в процессе подгонки, а не в оригинальной серии?