Python中的约翰逊矩分布

约翰逊矩分布（其算法于1976年发布）在年实现

• 被称为@Risk或

  理论风险

• 被调用的

  supplists

• 一个叫做约翰逊曲线工具箱的工具

在Scipy中，没有实现它，只有Johnson和分布，它们与Johnson矩分布不同。是否还有另一个python库，或者如何在python中实现它

。AS99算法：拟合 约翰逊以瞬间为曲线。应用统计学25（2）：180-189

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我在目前正在进行的一个辅助项目中也遇到了同样的问题，我找到了一个非常有效的解决方案

首先，我建议您阅读算法最初发布的位置。你需要注册一个免费帐户，但是你每月可以得到100篇免费文章。我建议这样做的原因是，根据你的描述，我感觉你可能误解了算法的作用。你提到了“约翰逊矩分布”，它不是什么东西。那篇文章中描述的算法（与您在文章中提到的相同）描述了一个名为 JNSN，将平均值、stdDev、偏度和峰度作为输入，并返回估计的约翰逊分布类型（Su、Sb、正态或指数）加上分布所需的4个参数（γ、δ、β和λ）。这四个参数在文献中描述了关于约翰逊分布，分别命名为伽马、β、∑和LAM（虽然在代码中他指的最后2个为XLAM和席，并且在函数签名中具有相反的顺序）。 给定输出“itype”，您可以选择实例化法线曲线、指数曲线或通过SciPy。当您这样做时，beta和gamma对应于SciPy的“a”和“b”参数，而sigma和lam对应于“位置”和“比例”参数。您可以通过从实例化的SciPy分布中提取平均值、StdDev、偏度和峰度，并检查它们是否与传递给JNSN函数的输入匹配来测试这一点

现在来看python实现。。。没有。那里的代码是fortran。我试着把它翻译成Python，但是翻译中有太多的错误。而且，翻译代码的速度非常糟糕。因此，我放弃了翻译代码的想法，而是将代码编译成机器语言python插件

注意：源代码也包含到了一堆其他fortran模块中。

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最后注意：原始源代码使用4字节浮点数。我在fortran代码中直接更新了它，然后使用

f2py-h…

命令生成，然后调整python的签名。

我在当前正在进行的一个副业项目中遇到了同样的问题，我找到了一个非常有效的解决方案

首先，我建议您阅读算法最初发布的位置。你需要注册一个免费帐户，但是你每月可以得到100篇免费文章。我建议这样做的原因是，根据你的描述，我感觉你可能误解了算法的作用。你提到了“约翰逊矩分布”，它不是什么东西。那篇文章中描述的算法（与您在文章中提到的相同）描述了一个名为 JNSN，将平均值、stdDev、偏度和峰度作为输入，并返回估计的约翰逊分布类型（Su、Sb、正态或指数）加上分布所需的4个参数（γ、δ、β和λ）。这四个参数在文献中描述了关于约翰逊分布，分别命名为伽马、β、∑和LAM（虽然在代码中他指的最后2个为XLAM和席，并且在函数签名中具有相反的顺序）。 给定输出“itype”，您可以选择实例化法线曲线、指数曲线或通过SciPy。当您这样做时，beta和gamma对应于SciPy的“a”和“b”参数，而sigma和lam对应于“位置”和“比例”参数。您可以通过从实例化的SciPy分布中提取平均值、StdDev、偏度和峰度，并检查它们是否与传递给JNSN函数的输入匹配来测试这一点

现在来看python实现。。。没有。那里的代码是fortran。我试着把它翻译成Python，但是翻译中有太多的错误。而且，翻译代码的速度非常糟糕。因此，我放弃了翻译代码的想法，而是将代码编译成机器语言python插件

注意：源代码也包含到了一堆其他fortran模块中。

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最后注意：原始源代码使用4字节浮点数。我直接在fortran代码中更新了它，然后使用

f2py-h…

命令生成，然后调整python的签名。

不确定是什么分布。在您提供的R包中有Johnson SU、SB、normal和lognormal，没有其他内容。请参阅我添加的引用Hill论文的matlab代码？这就是约翰逊矩分布，

f\u-Johnson\u-M

。另一方面，R软件包文档说明，参数“也可以通过矩进行估计。应用统计算法99，由Hill、Hill和Holder（1976）提供，已被翻译为C用于此实现。”如果您有一篇描述该算法的论文，将算法转换为Python代码不是很简单吗？您看到了Matlab代码的正确长度，但不确定Johnson矩分布是什么。在您提供的R包中有Johnson SU、SB、normal和lognormal，没有其他内容。请参阅我添加的引用Hill论文的matlab代码？这就是约翰逊矩分布，

f\u-Johnson\u-M

。另一方面，R包文件规定，参数“也可根据