8
เหมาะสมกับการกระจายเชิงประจักษ์กับทฤษฎีด้วย Scipy (Python)?
คำนำ : ฉันมีรายการค่าจำนวนเต็มมากกว่า 30,000 ค่าตั้งแต่ 0 ถึง 47 โดยรวม[0,0,0,0,..,1,1,1,1,...,2,2,2,2,...,47,47,47,...]ตัวอย่างจากตัวอย่างจากการแจกแจงแบบต่อเนื่อง ค่าในรายการไม่จำเป็นต้องเป็นไปตามลำดับ แต่คำสั่งซื้อไม่สำคัญสำหรับปัญหานี้ ปัญหา : ตามการแจกแจงของฉันฉันต้องการคำนวณค่า p (ความน่าจะเป็นที่จะเห็นค่ามากขึ้น) สำหรับค่าใด ๆ ตัวอย่างเช่นคุณสามารถดูค่า p สำหรับ 0 จะเข้าใกล้ 1 และ p-value สำหรับตัวเลขที่สูงขึ้นจะมีแนวโน้มเป็น 0 ฉันไม่รู้ว่าฉันถูกต้องหรือไม่ แต่เพื่อกำหนดความน่าจะเป็นฉันคิดว่าฉันต้องใส่ข้อมูลของฉันให้เหมาะกับการแจกแจงเชิงทฤษฎีที่เหมาะสมที่สุดในการอธิบายข้อมูลของฉัน ฉันคิดว่าจำเป็นต้องมีการทดสอบความพอดีบางประเภทเพื่อกำหนดรูปแบบที่ดีที่สุด มีวิธีดำเนินการวิเคราะห์เช่นนี้ใน Python ( ScipyหรือNumpy) หรือไม่? คุณสามารถนำเสนอตัวอย่างใด ๆ ขอบคุณ!