简介:我有一个超过30 000个值的列表,范围从0到47,例如[0,0,0,0,...,1,1,1,1,...,2,2,2,2, ......,47等]是连续分布.

问题:基于我的分布,我想计算任何给定值的p值(看到更大值的概率).例如,正如您所见,0的p值接近1,较高的数值的p值趋于0.

我不知道我是否正确,但是为了确定概率,我认为我需要将我的数据拟合到最适合描述我的数据的理论分布.我认为需要某种拟合优度测试来确定最佳模型.

有没有办法在Python中实现这样的分析(Scipy或Numpy)？你能举个例子吗？

谢谢!

可视化scipy.stats分布

直方图可制成的scipy.stats正常随机变量看到分布的样子.

% matplotlib inline
import pandas as pd
import scipy.stats as stats
d = stats.norm()
rv = d.rvs(100000)
pd.Series(rv).hist(bins=32, normed=True)

其他发行版是什么样的？