Я хочу знать, как scipy.stats использует свои методы fit и pdf. Согласно документации, fit(data, a, loc = 0, scale = 1) оценивает параметры для data, а pdf(x, a, loc=0, scale=1) computes probability density function. Но я не мог найти, как fit и pdf фактически выполняются, статистически и математически.
Я использую данные sm.datasets.elnino, использую код из tmthydvnprt
import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as st
import statsmodels as sm
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt
data = pd.Series(sm.datasets.elnino.load_pandas().data.set_index('YEAR').values.ravel())
y, x = np.histogram(data, bins = 50, density = True)
x = (x + np.roll(x, -1))[:-1] / 2.0
distribution = st.gennorm
params = distribution.fit(data)
arg = params[:-2]
loc = params[-2]
scale = params[-1]
pdf = distribution.pdf(x, loc = loc, scale = scale, *arg)
sse = np.sum(np.power(y - pdf, 2.0))
Использование data, arg = 4,3836, loc = 23,2991, scale = 3,8499.
Я хочу знать, что представляют arg, loc и scale и как они рассчитываются.
Спасибо.