Python Scipy.stats'；s-fit和pdf函数

我想知道

scipy.stats

如何使用其方法

fit

和

pdf

。根据文档，

fit（data，a，loc=0，scale=1）

估计

数据的参数

，而

pdf（x，a，loc=0，scale=1）计算概率密度函数

。但我无法找到

fit

和

pdf

在统计和数学上的实际执行情况

我使用的是

sm.datasets.elnino

数据，使用的是来自tmthydvnprt的

import warnings
import numpy as np
import pandas as pd
import scipy.stats as st
import statsmodels as sm
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.Series(sm.datasets.elnino.load_pandas().data.set_index('YEAR').values.ravel())


y, x = np.histogram(data, bins = 50, density = True)
x = (x + np.roll(x, -1))[:-1] / 2.0
distribution = st.gennorm

params = distribution.fit(data)
arg = params[:-2]
loc = params[-2]
scale = params[-1]
pdf = distribution.pdf(x, loc = loc, scale = scale, *arg)
sse = np.sum(np.power(y - pdf, 2.0))

使用

data

，

arg

=4.3836，

loc

=23.2991，

scale

=3.8499

我想知道

arg

、

loc

和

scale

代表什么，以及它们是如何计算的。

谢谢。

您的代码不完整（例如，您没有显示如何创建

y

），因此我认为没有人可以回答您的最后一个问题。如果你提供一个……的话，别人会更容易帮助你。。。。你查过了，是吗？