scalanlp/breeze

Numpy parity: statistics fitting

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#217 opened on 2014年4月9日

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help wantedproject

説明

Numpy gives the fit function, letting you input data and get a distribution as output. Would be nice to have that.

  • chisquare
  • f
  • gumbel
  • hypergeometric
  • laplace
  • lognormal
  • logseries
  • multivariate_normal
  • noncentral_chisquare
  • noncentral f
  • pareto
  • power
  • rayleigh
  • student's t
  • triangular
  • wald
  • weibull
  • zipf

コントリビューターガイド

技術スタック
scala
領域
data
Issue 種別
feature
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
over 1 week
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
stale
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
needs investigation
前提条件
Scalastatistics
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
20
調査方針
This issue requests adding fit functions for multiple probability distributions. Start by examining numpy's implementation (e.g., scipy.stats) and Breeze's existing distribution classes in breeze.stats. A good first step is to implement one distribution (e.g., normal) to understand the pattern. The checklist provides specific distributions to target.