У меня есть данные (серия PD), который выглядит как (ежедневно доходности, п = 555):не удается получить у оси на Matplotlib гистограмме для отображения вероятностей
S = perf_manual.returns
S = S[~((S-S.mean()).abs()>3*S.std())]
2014-03-31 20:00:00 0.000000
2014-04-01 20:00:00 0.000000
2014-04-03 20:00:00 -0.001950
2014-04-04 20:00:00 -0.000538
2014-04-07 20:00:00 0.000764
2014-04-08 20:00:00 0.000803
2014-04-09 20:00:00 0.001961
2014-04-10 20:00:00 0.040530
2014-04-11 20:00:00 -0.032319
2014-04-14 20:00:00 -0.008512
2014-04-15 20:00:00 -0.034109
...
Я хотел бы, чтобы генерировать график распределения вероятности из этого. Использование:
print stats.normaltest(S)
n, bins, patches = plt.hist(S, 100, normed=1, facecolor='blue', alpha=0.75)
print np.sum(n * np.diff(bins))
(mu, sigma) = stats.norm.fit(S)
print mu, sigma
y = mlab.normpdf(bins, mu, sigma)
plt.grid(True)
l = plt.plot(bins, y, 'r', linewidth=2)
plt.xlim(-0.05,0.05)
plt.show()
я получаю следующее:
NormaltestResult(statistic=66.587382579416982, pvalue=3.473230376732532e-15)
1.0
0.000495624926242 0.0118790391467
У меня есть впечатление, что ось у является граф, но я хотел бы иметь вероятности вместо этого. Как мне это сделать? Я пробовал много ответов StackOverflow и не могу понять это.
Вы уверены, что эти счетчики? Я думаю, что они являются значениями плотности вероятности, так как ваш график нормализуется до 1, когда вы интегрируете его. Диапазон ваших x-значений очень мал. – jotasi
Может быть, плотность вероятности не моя самая сильная точка. Как я могу сделать это в процентах? –
Какие проценты вы хотите иметь? Для каждого бина вероятность попадания данных в этот бит? Плотность вероятности в основном означает, что интеграл по плотности для некоторого х-диапазона дает вам вероятность этого диапазона. – jotasi