Я вижу почти похожие посты, хотя и не совсем, и я не могу адаптировать ни одну из них к Python. В этом посте предлагается решение R с использованием method="SANN" in optim():, хотя я не могу продублировать его в Python. Я хочу создать модель / график, используя (n, min, max, mean, sd, 25%, 50%, 75%, перекос и эксцесс) в качестве 10 известных параметров БЕЗ использования семейства распределения . Я могу сделать это хорошо с семьей dist, например:
x = np.linspace(39,401,100)
plt.plot(x, scipystats.???.pdf(x,p[0],p[1],p[2],p[3],p[4],p[5],p[6],p[7],p[8],p[9])
Затем используйте модель для моделирования с использованием генератора случайных чисел. Например:
ModDist = ???.rvs(p0=n,p1=min,p2=max,p3=m,p4=sd,p5=25,p6=50,p7=75,p8=s,p9=k,rs=3)
Это не должно быть просто сглазом, если pandas, numpy, et c .., или в сочетании могут работать. Есть идеи, пожалуйста?