Python 我需要找到数据的分布，这些数据来自零售连锁网络。没有符合数据的分布

我需要找到数据的分布，这些数据来自零售连锁网络（所有商店的产品需求）。我尝试使用EasyFit来拟合分布（它有82个分布来检查最佳分布），但没有一个分布适合数据。可以做些什么？有没有办法确定数据分布是多重分布的和还是卷积？我已经从数据集中删除了峰值、季节性或促销数据，但仍然没有分布拟合。

这取决于您所说的“没有分布拟合数据”是什么意思。通过对分布进行排序（使用Kolmogorov-Smirnov、Anderson-Darling、卡方检验或其他检验统计数据），可以获得最佳拟合。你不会得到一个完美的拟合，因为分布是理论上的，你使用最佳拟合，或者根本不使用它。发布一些数据和最适合的测试统计数据，或详细说明问题。有时，您只需要接受数据要么构造得很糟糕，要么在分析数据时毫无意义

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如果这个问题纯粹是统计性质的，你最好把它发布在网站上

您是否尝试过转换数据？模拟多个变换，并对适合进行统计推断的分布进行最佳近似

请参阅stats.stackexchange.com上的线程以了解一些有用的讨论：实际上，没有任何理由认为真实数据遵循某种方便的参数分布。就像那条线说的那样，即使是这样，也无法证明。你能做的最好的事情就是拟合一些分布，并根据分布之间的距离度量选择一个，例如KL散度。一旦你分离出一些趋势，你可以尝试拟合一些混合分布，也许这会更好地描述你的基础数据集？此外，我不确定删除不符合您假设的数据集是否是一个好主意@Luca如何拟合混合分布（如果您正在谈论一些分布）。我已经去除了季节性（促销）效应。所谓“没有分布符合数据”，我的意思是所有的测试，如KS、AD和卡方检验统计都失败或拒绝分布。我使用的工具是EasyFit，它有大约82个分布。如果真的有必要，可以手动拟合它周围的多项式，但是如果使用80个流行分布无法找到合理的拟合，那么，在全似然法中，曲线拟合不是你应该做的事情。我正在寻找方法，使我能够拟合多个分布，比如两个分布之和。如果可能的话，请告诉我还有什么事@ajspI不知道你的意思，你应该仔细考虑一下，当你知道你需要什么时再回到问题上来。你能详细说明一下你所说的转换数据是什么意思吗？该数据是每个产品的每日级存储需求数据。我需要找到能代表需求的分布@alexreadSo，您可以尝试变换阶梯，如对数、平方、逆等。Stata和R都有相应的包。例如，收入数据大部分是倾斜的，可以通过对数变换转换为正态分布。数据不倾斜，但形状不是平滑递减的。尾部有起伏（bcoz被anderson-darling测试拒绝）。您可以在以下链接中看到数据。Manu9-我对数据的粗略观察是，你得到的是泊松分布。将每次发生的频率制成表格——0、1、2、3等，按商店、季节等列出所有需求。有多种方法来处理这些数据，最明智的是将商店视为个人的起点。我无法实际签出数据，因为它处于受保护的视图中。这也是为什么最好从一开始就提供数据摘录和问题。数据看起来像泊松分布，但拟合优度测试失败。我需要找到这个需求数据的分布，以便在我的模拟模型中生成需求。我正试图找到一个适合这些数据的分布。我已经改变了谷歌工作表的设置，你可以编辑它。