python - 实现对数正态拟合的 KS 检验

Question

所以我有一些股票价格数据，我想测试价格是否遵循对数正态分布。我的代码如下:

import scipy.stats as stats
print(stats.kstest(df['DJIA'], "lognorm", stats.lognorm.fit(df['DJIA'])))

结果如下:

KstestResult(statistic=0.90996368658950855, pvalue=0.0)

p 值为零意味着数据不符合对数正态分布，这是不可能的，因为股票价格预计呈对数正态分布。价格直方图如下:

我试图用对数正态函数拟合直方图，但无法做到这一点。

Answer 1

当您应该拟合价格分布时，您却试图拟合价格数据。分布。尝试根据直方图拟合计数数据。您显示的图看起来不像股票价格的直方图，它看起来像价格数据的条形图。

count, bins, ignored = plt.hist(df['DJIA'], 100, normed=True, align='mid')
params = stats.lognorm.fit(count)
stats.kstest(count, "lognorm", params)

要小心 kstest 和 fit，因为对数正态分布是连续分布，而直方图是离散的。