python - 找到一个 python 转换函数或 numpy 矩阵将偏态正态分布转换为正态分布

Question

我有一个具有偏态正态分布的输入数据集(DataFrame/numpy 矩阵)。我正在尝试找到 python 转换函数(或 numpy 矩阵)，它将输入数据集转换为无偏斜的正态分布。

我查看了 curve_fit(在 scipy.optimize 中)，但不确定我将如何应用它。

有没有简单的方法可以做到这一点？

Answer 1

我做了以下两件事之一:

• 使用box-cox transformations .这需要您找到合适的幂或 lambda 将数据转换为零偏斜。
• 强制执行正态分布。

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例子

from scipy.stats import norm

df = pd.DataFrame(np.random.rand(1000), columns=['Uniform'])
df['Normal'] = norm.ppf((df.Uniform.rank() - .5) / len(df))
df.plot(kind='kde')

df.skew()

Uniform    2.392991e-02
Normal     2.114051e-15
dtype: float64