如何使用scipy.stats.rv_continuous？

Question

我一直在寻找如何使用rv_continuous的好教程或示例，但一直找不到。

我读到：

http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.rv_continuous.html#scipy.stats.rv_continuous

但它并不是真的那么有用（而且它缺少任何使用它的例子）。

我想做的事情的一个例子是，指定任何概率分布，并能够调用fit，然后简单地拥有我想要的pdf，并且能够调用expect，并获得所需的期望值。

到目前为止，我的理解是，要创建任何可能的发行版，我们需要为它创建自己的类，然后子类rv_continuous。然后通过指定自定义的_pdf或_cdf，我们应该能够简单地使用rv_continuous为我们提供的每个方法。Likeexpect和fit现在应该可用。

然而，对我来说真正神秘的是，如果我们不明确地告诉rv_continuous，指定概率分布的参数是什么，它真的能够正确地做所有这些方法吗？它是如何使用pdf或cdf的呢？

或者我只是误解了它的工作原理？

另外，如果你能提供一个简单的例子来说明它是如何工作的，以及如何使用expect和/或fit，那将是非常棒的！或者也许一个更好的教程或链接会很酷。

提前谢谢。

Answer 1

这里有一个教程：http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/tutorial/stats.html

基本上，rv_continuous用于子类化。如果需要scipy.stats中未定义的分布（其中超过70个），请使用它。

关于它的工作原理。简而言之，它使用泛型代码路径：如果您的子类定义了_pdf，并且没有定义_logpdf，那么它将继承

def _logpdf(self, x, *args):
    return log(self._pdf(x, *args))

以及一系列类似的方法（请参见https://github.com/scipy/scipy/blob/master/scipy/stats/_distn_infrastructure.py以获得精确的详细信息）。

重新设定参数。你可能是指形状参数吧？它们是通过inspect的_pdf或_cdf的签名自动推断的，请参见https://github.com/scipy/scipy/blob/master/scipy/stats/_distn_infrastructure.py#L617。 如果要绕过检查，请向实例的构造函数提供shapes参数：

class Mydist(stats.rv_continuous):
    def _pdf(self, x, a, b, c, d):
       return 42
mydist = Mydist(shapes='a, b, c, d')

[严格地说，这只适用于scipy 0.13及以上。早期版本使用了不同的机制，需要shapes属性。]