ピアソン タイプ 3 などの確率分布関数をデータ セット (具体的には、地域の平均年間降水量) に適合させる方法を理解しようとしています。これに関するいくつかの質問を読みましたが、まだ何かが欠けていて、フィッティングが正しくありません。今のところ私のコードはこれです（特定のデータファイルはここからダウンロードできます）：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import pearson3
year,mm = np.loadtxt('yearly_mm_sde_boker_month_1960_2016.csv',delimiter=',').T
fig,ax=plt.subplots(1,2,figsize=(2*1.62*3,3))
ax[0].plot(year,mm)
dump=ax[1].hist(mm)
size = len(year)
param = pearson3.fit(mm)
pdf_fitted = pearson3.pdf(year, *param[:-2], loc=param[-2], scale=param[-1]) * size
plt.plot(pdf_fitted, label=dist_name)
plt.xlim(0,len(year))
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
私は何が欠けていますか？