python資料分布 Python中的資料分布

我有乙個大的資料集和已發生的損失-我想通過蒙特卡羅模擬計算未來損失的分布。在

首先計算頻率分布，然後計算嚴重性分布(在保險中，這稱為頻率-嚴重性模型)。在

請檢視所附**：from scipy.stats import lognorm, norm, poisson, gamma, expon

from scipy import stats

from matplotlib import pyplot as plt

import numpy as np

import pandas as pd

df = pd.read_excel('m3g.xlsx')

schaden = df["schaden"]

fre = df.groupby("jahr").size()

print(fre)

lam = np.sum(fre.values) / 13.0

print(lam)

print(stats.kstest(df["schaden"],"lognorm",lognorm.fit(df["schaden"])))

(arg,loc,scale) = lognorm.fit(df["schaden"])

x = np.linspace(0, 0.3, 100)

_, ax = plt.subplots(1, 1)

plt.hist(schaden, bins = 'auto')

ax2 = ax.twinx()

ax2.plot(x, lognorm.pdf(x,arg, loc=loc, scale=scale), '-', color = "r", lw=2)

plt.show()

print(loc,scale,arg)

我想做的是找到最合適的分布。。。有沒有一種方法可以嘗試多種分布，然後選擇最適合的分布？在

提前謝謝你並致以親切的問候

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