Я пытаюсь понять, как подогнать функцию распределения вероятностей, такую как тип 3 Пирсона, к набору данных (в частности, среднегодовое количество осадков в районе). Я прочитал несколько вопросов по этому поводу, но Я все еще что-то упускаю, и примерка не получается. На данный момент мой код таков (конкретный файл данных можно загрузить с здесь):
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearson3
year,mm = np.loadtxt('yearly_mm_sde_boker_month_1960_2016.csv',delimiter=',').T
fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(2*1.62*3,3))
ax[0].plot(year,mm)
dump=ax[1].hist(mm)
size = len(year)
param = pearson3.fit(mm)
pdf_fitted = pearson3.pdf(year, *param[:-2], loc=param[-2], scale=param[-1]) * size
plt.plot(pdf_fitted, label=dist_name)
plt.xlim(0,len(year))
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
Что мне не хватает?
