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python - scipy を使用して Pearson3 の確率分布を当てはめようとしています
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）：
私は何が欠けていますか？
python - サンプル分布シミュレーションが正常にならない
Pythonを使用して「サンプル比率のサンプリング分布」をシミュレートしようとしていました。ここの例のようにベルヌーイ変数で試しました
重要なのは、多数のガムボールのうち、真の比率が 0.6 の黄色のボールがあることです。サンプル (あるサイズ、たとえば 10) を取得し、それを平均してプロットすると、正規分布が得られるはずです。
私はpythonでやろうとしましたが、常に均一な分布しか得られません（または中央で平らになります）。何が欠けているのか理解できません。
プログラム：
依存関数:
bi_to_nor_demo
SDSP
出力：
更新: 以下のように均一な配布を試みましたが、同様の出力が得られました。通常に収束していません :(. (create_bernoulli_population の代わりに以下の関数を使用)