chi 分布直方图中的拟合值太高

我需要拟合具有 chi 分布的直方图。我正在使用 scipy python 库。在某些数据情况下，拟合效果很好，但在其他情况下，从 chi 拟合得到的 pdf 的第一个值高得离谱。

我不明白这种行为，我会尝试向您展示图片。

这很合适。图为带有matplotlib hist()的直方图和带有chi fit的带有matplotlib bar()函数的直方图。

在下面的图片中，我展示了一个不合适的人：

绘制具有 chi 分布的 pdf 的代码是：

    lnspc = np.linspace(xmin,xmax,len(data))
    x,y,z = stats.chi.fit(data)
    pdf_chi = stats.chi.pdf(lnspc,x,z)

在糟糕的情况下，结果是 pdf_chi 的值太高。

知道如何解决这个问题吗？