既知の確率分布に当てはめたいデータセットがあります。目的は、適合した PDF をデータ ジェネレーターで使用することです。これにより、既知の (適合した) PDF からデータをサンプリングできます。データはシミュレーション目的で使用されます。現時点では、実際のデータと一致しない正規分布からサンプリングしているだけなので、シミュレーション結果は正確ではありません。
私は最初に次の方法を使用したいと思いました: Scipy (Python) を使用して経験的分布を理論的分布に適合させますか?
私の最初の考えは、ワイブル分布に適合させることでしたが、データは実際にはマルチモーダルです (添付の写真)。したがって、複数の分布を組み合わせて、結果の分布にデータを適合させる必要があると思いますが、そうですか? たぶん、ガウスとワイブル分布を組み合わせますか？
混合/マルチモーダル分布で scipy fit() 関数を使用するにはどうすればよいですか?
また、データ ジェネレーターは Python で記述されているため、これを Python (つまり、scipy/numpy/matplotlib) で実行したいと考えています。
どうもありがとう ！
