Полезная шпаргалка: как выбрать правильное распределение для данных

1️⃣ Начните с гистограммы

— Простая, но мощная визуализация.
— Помогает понять форму данных: колоколообразная (Normal), быстро падающая (Exponential), ровная (Uniform), с несколькими пиками (Mixture).

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.random.normal(50, 15, 1000)
plt.hist(data, bins=30, color='skyblue', edgecolor='black', alpha=0.7)
plt.xlabel('Values'); plt.ylabel('Count'); plt.title('Гистограмма данных')
plt.show()

2️⃣ Протестируйте разные распределения

— Используем библиотеку distfit для подбора распределений.
— Проверяет ~90 типов распределений автоматически:

from distfit import distfit
import numpy as np

my_data = np.random.normal(25, 8, 2000)
fitter = distfit(method='parametric')
fitter.fit_transform(my_data)

print("Лучшее распределение:", fitter.model['name'])
print("Параметры:", fitter.model['params'])

3️⃣ Визуализируйте подгонку

— Всегда проверяй глазами!
— Используй PDF (распределение) и CDF (кумулятивное распределение):

fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(15,6))
fitter.plot(chart='PDF', ax=ax1); ax1.set_title('PDF')
fitter.plot(chart='CDF', ax=ax2); ax2.set_title('CDF')
plt.show()

4️⃣ Не забывайте про нестандартные данные

— Дискретные счётные данные → binomial, Poisson.
— Сложные или многопиковые данные → non-parametric (quantile, percentile).

Пример:

from scipy.stats import binom
count_data = binom(20, 0.3).rvs(1000)
discrete_fitter = distfit(method='discrete')
discrete_fitter.fit_transform(count_data)
discrete_fitter.plot()

5️⃣ Проверяйте стабильность

— Бутстрэпинг помогает проверить, насколько выбранное распределение устойчиво к случайным выборкам:

fitter.bootstrap(my_data, n_boots=100)
print(fitter.summary[['name','score','bootstrap_score','bootstrap_pass']])

📍 Навигация: Вакансии • Задачи • Собесы

🐸 Библиотека дата-сайентиста

#буст