Приспособьте Weibull для распространения с помощью genextreme и weibull_min

Question

Используя SciPy, я пытаюсь воспроизвести подгонку Вейбулла из этого вопроса. Моя форма выглядит хорошо, когда я использую genextreme функционировать следующим образом:

import numpy as np
from scipy.stats import genextreme
import matplotlib.pyplot as plt

data=np.array([37.50,46.79,48.30,46.04,43.40,39.25,38.49,49.51,40.38,36.98,40.00,
               38.49,37.74,47.92,44.53,44.91,44.91,40.00,41.51,47.92,36.98,43.40,
               42.26,41.89,38.87,43.02,39.25,40.38,42.64,36.98,44.15,44.91,43.40,
               49.81,38.87,40.00,52.45,53.13,47.92,52.45,44.91,29.54,27.13,35.60,
               45.34,43.37,54.15,42.77,42.88,44.26,27.14,39.31,24.80,16.62,30.30,
               36.39,28.60,28.53,35.84,31.10,34.55,52.65,48.81,43.42,52.49,38.00,
               38.65,34.54,37.70,38.11,43.05,29.95,32.48,24.63,35.33,41.34])

shape, loc, scale  = genextreme.fit(data)

plt.hist(data, normed=True, bins=np.linspace(15, 55, 9))

x = np.linspace(data.min(), data.max(), 1000)
y = genextreme.pdf(x, shape, loc, scale)
plt.plot(x, y, 'c', linewidth=3)

Параметры: (0.44693977076022462, 38.283622522613214, 7.9180988170857374), Параметр формы положительный, соответствует знаку параметра формы на странице Википедии Вейбулла, который, как я понимаю, эквивалентен отрицательному параметру формы в R?

Ну, это похоже genextreme сам решает, является ли распределение Гумбелем, Фреше или Вейбуллом. Вот он выбрал Вейбулла.

Теперь я пытаюсь воспроизвести подобный подход с weibull_min функция. Я попробовал следующее, основываясь на этом посте, но параметры выглядят совсем иначе, чем я получил с genextreme:

weibull_min.fit(data, floc=0) 

Параметры теперь: (6.4633107529634319, 0, 43.247460728065136)

Это 0 параметр формы? Конечно, это должно быть положительным, если распределение Вейбулла?

Answer 1

Параметры, возвращаемые weibull_min.fit() являются (shape, loc, scale), loc это параметр местоположения. (Все распределения scipy включают параметр местоположения, даже те, где параметр местоположения обычно не используется.) Строка документации weibull_min.fit включает в себя это:

Returns
-------
shape, loc, scale : tuple of floats
    MLEs for any shape statistics, followed by those for location and
    scale.

Вы использовали аргумент floc=0Итак, как и ожидалось, параметр location возвращается fit(data, floc=0) это 0.