使用scipy和预先确定的平均值和标准（loc&scale）拟合t分布？

Question

我如何用scipy.stats.t.fit()来拟合t分布呢？在

问题是，我有一个标准化的数据集，mean=0和{}，我只想得到t分布的{}。 但是当我做scipy.stats.t.fit(data)时，它输出df, loc, scale，loc&sclae不一定等于0&1。在

我怎么解决这个问题？谢谢！在

Answer 1

在对.fit()的调用中，使用参数floc=0和fscale=1来修复这些参数。在

这里有一个例子。首先，导入t并生成要使用的示例：

In [24]: from scipy.stats import t

In [25]: np.random.seed(123)

In [26]: sample = t.rvs(3, loc=0, scale=1, size=10000)

现在使用.fit()方法将t分布拟合到样本中，将位置限制为0，将比例限制为1：

^{pr2}$

在^{} docstring和{a2}中有更多的示例（使用不同的分布）。在