如何解决帕累托分布:R 与 Python - 不同的结果
我正在尝试使用 scipy.stats
在 Python 中复制 R 的 fitdist() 结果(参考,无法修改 R 代码)。结果完全不同。有谁知道为什么?如何在 Python 中复制 R 的结果?
data = [2457.145,1399.034,20000.0,476743.9,24059.6,28862.8]
R 代码:
library(fitdistrplus)
library(actuar)
fitdist(data,'pareto',"mle")$estimate
R 结果:
shape scale
0.760164 10066.274196
Python 代码
st.pareto.fit(data,floc=0,scale=1)
Python 结果
(0.4019785013487883,1399.0339889072732)
解决方法
差异主要是由于不同的pdf。
Python
在 python st.pareto.fit()
中使用通过此 pdf 定义的帕累托分布:
import scipy.stats as st
data = [2457.145,1399.034,20000.0,476743.9,24059.6,28862.8]
print(st.pareto.fit(data,floc = 0,scale = 1))
# (0.4019785013487883,1399.0339889072732)
R
而您的 R 代码在此 pdf 中使用帕累托:
library(fitdistrplus)
library(actuar)
data <- c(2457.145,28862.8)
fitdist(data,'pareto',"mle")$estimate
# shape scale
# 0.760164 10066.274196
制作 R 镜像 Python
要让 R 使用与 st.pareto.fit()
相同的分布,请使用 actuar::dpareto1()
:
library(fitdistrplus)
library(actuar)
data <- c(2457.145,'pareto1',"mle")$estimate
# shape min
# 0.4028921 1399.0284977
制作 Python 镜像 R
这是一种在 Python 中近似 R 代码的方法:
import numpy as np
from scipy.optimize import minimize
def dpareto(x,shape,scale):
return shape * scale**shape / (x + scale)**(shape + 1)
def negloglik(x):
data = [2457.145,28862.8]
return -np.sum([np.log(dpareto(i,x[0],x[1])) for i in data])
res = minimize(negloglik,(1,1),method='Nelder-Mead',tol=2.220446e-16)
print(res.x)
# [7.60082820e-01 1.00691719e+04]
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