python - 如何在 python 中使用形状、位置和比例参数绘制 GEV 分布曲线

Question

对于给定的数据集，我们使用 R 计算了 GEV 参数 - 形状、位置和比例。过去有人使用相同的参数使用matlab绘制GEV曲线 - 结果是这样发布的：

我需要使用 matplotlib 绘制 GEV 曲线——但是计算出的形状、位置和比例参数不会产生相同的曲线——我可能会遗漏什么吗？可能我计算y不正确，因为y仅介于 0 和 1 之间，而原始数据介于 20 和 55 之间。

在 R 中计算的参数（仅供参考 - 无需查看 R 代码）

library(extRemes)
library(boot)
dataset <- read.table("table.csv")
GEVfit <- fevd(dataset$MAXTEMP,type = "GEV", method = "MLE")

用 Python 绘图

from scipy.stats import genextreme
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

shape = -0.168374
loc = 25.649717
scale = 2.37303

x = np.linspace(2, 11000, 100000)
y = genextreme.cdf(x, shape, loc, scale)

plt.xscale('log')
plt.plot(x, y)

标签： pythonmatplotlibstatistics

Answer 1

我不相信你有合适的配合，特别是关于scale和shape参数。

R使用负数形状，而在 scipy 形状参数中c必须是非负数，详见此处。

你的比例参数太小了，你必须有数千个，如果不是更多的话，毕竟你的 X 轴高达 10 ⁴。Fe，如果我运行具有正形状和大比例尺的修改代码，我会得到如下图所示的内容

from scipy.stats import genextreme
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

shape = 0.168374
scale = 2000.0
loc = 2.37303

x = np.linspace(1, 11000, 100000)
y = 20 + (55-20)*genextreme.cdf(x, shape, loc, scale)

plt.xscale('log')
plt.plot(x, y)

当然，这是不对的，但看起来更接近原版。故事的寓意 - 检查您的适合度和/或您的数据