Weibull:R与Python的结果略有不同

Question

我试图使用scipy.stats在Python中复制R的fitdist()结果（引用，无法修改R代码）。结果非常接近，但仍然不同（差异处于不可接受的水平）。有人知道为什么结果不同吗？如何减少结果之间的差异

scipy_stats.weibull_min定义（https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.weibull_min.html）似乎与R的weibull（https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/Weibull.html）相同

数据示例：

data = [2457.145, 878.081, 855.118, 1157.135, 1099.82]

R:

parameters <- fitdist(data, 'weibull',"mle")$estimate

R结果：

     shape      scale 
   2.30804 1463.88528

Python:

import scipy.stats as st
st.weibull_min.fit(data, floc=0)

Python结果：

(2.307899817944195, 0, 1463.7712925885176)

Answer 1

这种差异似乎是优化器使用的默认相对公差（以及正常浮点不精确）造成的。如果在R计算中收紧公差，则结果更接近SciPy结果：

> parameters <- fitdist(data, "weibull", method="mle", control=list(reltol=1e-14))$estimate
> parameters
    shape     scale 
   2.3079 1463.7715