[我正在尝试使用scipy.stats.pearson3构建分布,但是在查看累积分布函数(或生存函数)时遇到不一致的结果。
例如:
scipy.stats.pearson3.cdf(-1, skew=0, loc=0, scale=1)
>> 0.15865525393145707
scipy.stats.pearson3.cdf(-1, skew=-0.0001, loc=0, scale=1)
>> 0.8413447461693605
scipy.stats.pearson3.cdf(+1, skew=-0.0001, loc=0, scale=1)
>> 0.1586552538306324
第一个结果很好;例如,这是从偏斜= 0 pearson3(与正态分布相同的结果)中所期望的结果。
但是第二和第三个结果不一致:它们显示CDF减小,这没有意义((如果偏斜为正,则不会发生)。负偏斜的pearson3分布似乎具有反转的CDF和SF功能。奇怪的是,PDF似乎是正确的,这导致更多的混乱。
有人知道这是scipy的已知问题还是我缺少什么?
尝试绘制1-pearson3.cdf,以获得负偏斜数据。
CDF = F(x)为正偏分布(偏斜> 0)
对于负偏斜分布(偏斜<0),CDF = 1-F(x)
参考:Rao,D. V.(2009)。讨论“ Log-pearson类型分布及其在洪水频率分析中的应用。 I:分布特征”,作者:V。W. Griffis和J. R. Stedinger。水文工程学报,14(3),301。https://doi.org/10.1061/(ASCE)1084-0699(2009)14:3(301)