Как найти кривую функции плотности вероятности, которая наилучшим образом соответствует моему распределению с Python

Question

Я отсортировал данные с помощью pandas, чтобы у меня был этот кадр данных (я работаю с anaconda, jupyter notebook):

Я показал гистограмму с индексом абсциссы "écart G-D" и ординатой "вероятностный".

Я нашел тему о переполнении стека, которая описывает именно то, что я хочу сделать, за исключением того, что ему 7 лет, а код устарел! Я все еще пытался исправить некоторые вещи, но это не работает (кроме того, я даже не понимаю код) ... Вот ссылка на тему: Подгонять эмпирическое распределение к теоретическому с помощью Scipy (Python)?

Я хотел бы графически проверить функцию плотности вероятности, которая лучше всего соответствует форме моей гистограммы. Если бы кто-нибудь мог просветить меня, было бы здорово, потому что я действительно в безвыходном положении ...

Спасибо.

Answer 1

Вы можете подгонять свои данные вручную, вычисляя параметры распределения (среднее значение, лямбда и т. Д.), И использовать scipy для генерации этого распределения.Кроме того, если ваша основная задача - просто подогнать данные к распределению, а затем использовать это распределение позже, вы можете использовать другое программное обеспечение (Stat :: Fit) для автоматического подбора ваших данных и нанесения его на гистограмму.