正态曲线的绘制不是…正态

Question

我正在绘制测试分数的分布图和这些测试分数的拟合曲线：

h = sorted(data['Baseline'])  #sorted
fit = stats.norm.pdf(h, np.mean(h), np.std(h))
plt.plot(h,fit,'-o')
plt.hist(h,normed=True)      #use this to draw histogram of your data
plt.show()

然而，pdf的绘图看起来并不正常（见x=60附近曲线的扭结）。参见输出：

我不知道这里发生了什么…谢谢你的帮助。这是因为在提供的观测值之间画了一条法线吗？如果需要的话，可以提供给你实际的数据，只有60个观测值

Answer 1

是的，你评估过多的服务。相反，您希望创建一些其他数据，如

h = sorted(data['Baseline'])  #sorted
x = np.linspace(h.min(), h.max(), 151)

fit = stats.norm.pdf(x, np.mean(h), np.std(h))

plt.plot(x,fit,'-')
plt.hist(h,normed=True) 
plt.show()

但是请注意，数据看起来根本不是正态分布的。因此，您可能更愿意拟合不同的分布，或者执行核密度估计