python - 威 bool : R vs Python - slightly different results

Question

我正在尝试复制 R 的 fitdist()使用 scipy.stats 在 Python 中获得结果(引用，不能修改 R 代码)。结果非常接近但仍然不同(差异处于 Not Acceptable 水平)。有人知道为什么结果不同吗？如何减少结果之间的差异？scipy_stats.weibull_min定义( https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.weibull_min.html )似乎与 R 的 weibull ( https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/Weibull.html )相同。
数据示例:

data = [2457.145, 878.081, 855.118, 1157.135, 1099.82]

电话:

parameters <- fitdist(data, 'weibull',"mle")$estimate

R 结果:

     shape      scale 
   2.30804 1463.88528

python :

import scipy.stats as st
st.weibull_min.fit(data, floc=0)

Python 结果:

(2.307899817944195, 0, 1463.7712925885176)

Answer 1

差异似乎是优化器使用的默认相对容差(以及正常的浮点不精确性)的结果。如果在 R 计算中收紧容差，则结果更接近 SciPy 结果:

> parameters <- fitdist(data, "weibull", method="mle", control=list(reltol=1e-14))$estimate
> parameters
    shape     scale 
   2.3079 1463.7715