Stats, Distribution, Chad

Определение распределения временных рядов — это важный аспект анализа данных и статистики. Существуют различные методы и инструменты для выполнения этой задачи, и они зависят от используемого языка программирования. Вот основные языки и соответствующие библиотеки, которые можно использовать для определения распределения временных рядов:

 Модуль scipy.stats предоставляет функции для работы с различными распределениями (нормальное, логнормальное, Пуассона, Коши и т. д.). Можно использовать функции для подгонки данных (fit), оценки параметров и проверки гипотез.

    import scipy.stats as stats

    data = [1, 2, 3, 4, 5]  # пример временного ряда

    # Проверка на нормальное распределение

    k2, p = stats.normaltest(data)

    alpha = 1e-3

    if p < alpha:

        print("Распределение не нормально")

    else:

        print("Распределение нормально")

___________

    statsmodels

        Библиотека statsmodels предоставляет средства для статистического моделирования.

    import statsmodels.api as sm

    data = sm.datasets.co2.load_pandas().data['co2'].dropna()

    # Тест на нормальность

    print(sm.stats.diagnostic.kstest_normal(data))

-------------------

    seaborn и matplotlib

        Используются для визуализации распределений данных.

    import seaborn as sns

    import matplotlib.pyplot as plt

    sns.histplot(data, kde=True)

    plt.show()

--------------------

R

    fitdistrplus

        Пакет для подгонки распределений к данным и визуализации результатов.

    install.packages("fitdistrplus")

    library(fitdistrplus)

    data <- rnorm(100)  # пример временного ряда

    fit <- fitdist(data, "norm")

    plot(fit)

    nortest

        Пакет для тестирования нормальности распределения.

    install.packages("nortest")

    library(nortest)

    data <- rnorm(100)

    ad.test(data)  # Тест Андерсона-Дарлинга на нормальность

MATLAB

    Statistics and Machine Learning Toolbox

        В MATLAB есть множество функций для статистического анализа и подгонки распределений.

    data = randn(100,1);  % Пример распределения

    % Проверка на нормальность

    [h,p] = adtest(data);

    if h == 0

        disp('Распределение нормально')

    else

        disp('Распределение не нормально')

    end

Julia

    Distributions.jl

        Пакет для работы с вероятностными распределениями.

    using Distributions

    data = rand(Normal(0,1), 100)

    fit_mle(Normal, data)  # Подгонка нормального распределения по методу максимального правдоподобия

    HypothesisTests.jl

        Пакет для проведения статистических тестов.

    using HypothesisTests

    data = rand(Normal(0,1), 100)

    ChisqTest(data)  # Пример гипотезного теста

Примечание:

Все приведенные выше примеры являются только начальной точкой, и точные методы и функции могут варьироваться в зависимости от особенностей ваших данных и специфики задачи. Рабочий процесс включает визуальное исследование данных, выбор кандидатов на подходящие распределения, выполнение подгонки и тестов, а также интерпретацию результатов.