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scipy - 由于“在日志中遇到除以零”错误，我无法拟合 Maxwell 分布

问题描述

我正在尝试使用此文件中包含的值来拟合Maxwell 分布。

由于我需要强制 loc 为 0，因此我使用以下表达式：

params = st.maxwell.fit(values, floc=0)

但是，这会因“在日志中遇到除以零”错误而失败：

我估计 loc=0 和 11000 左右的比例的 pdf 会非常好。

此数据集的 PDF 示例

我怎样才能绕过这个问题并使拟合工作？

标签： scipydistributioncurve-fitting

解决方案

最大化对数似然的代码触发了下溢，因为它对比例参数的默认初始猜测是 1，这与实际最优值相差甚远。您可以通过参数传递更好的fit猜测scale。矩量法提供了一个很好的猜测，在这种情况下，这意味着使用样本均值来估计尺度参数。Maxwell-Boltzmann 分布上的维基百科页面给出了平均值 μ 的公式a。求解a给出：

In [19]: a = np.mean(values)/(2*np.sqrt(2/np.pi))

In [20]: a
Out[20]: 10587.275841415043

fit现在将该值作为参数传递给scale，它会覆盖优化代码使用的默认初始值：

In [21]: p = maxwell.fit(values, floc=0, scale=a)

In [22]: p
Out[22]: (0, 10455.558876443883)

这是 location （您设置为 0）和 scale 的最大似然估计a。

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