根据均值、标准差和偏度创建新的 pdf答案

【问题标题】：Creating new pdf based on mean, standard deviation and skewness根据均值、标准差和偏度创建新的 pdf
【发布时间】：2019-12-14 15:44:51
【问题描述】：

我有两个时间序列，计算了它们的均值和标准差以及偏度。

如何根据第一个时间序列的均值和标准差但第二个时间序列的偏度生成新的概率密度函数 (pdf)。

  ts1 = [[ 0.24795413,  0.51981795, -1.128888  , -0.3915509 , -0.36329997,
    0.88802624,  1.1253957 ,  0.14258218, -0.55445707, -0.79443187,
   -0.16986907,  1.5396615 ,  1.7831599 ,  0.48034644, -0.55335957,
   -0.1698935 , -0.82943815, -1.2654774 , -1.0019791 ,  0.2947774 ,
   -0.38959527, -1.193097  ,  0.19199276, -0.24384224,  1.0309464 ,
   -0.54779184, -1.2194977 , -0.56049407,  0.33375692,  0.09617996,
    1.500001  ,  1.3636391 , -0.6977335 ,  1.14598   , -0.31681216,
    0.14813781,  1.2058297 , -0.5362634 , -0.18963599, -0.82915914,
   -0.46238124, -0.5534528 ,  0.2932713 ,  0.03283417, -0.59320515,
   -0.15333033,  0.418383  ,  0.623021  ,  2.9942613 ,  1.1455983 ,
   -0.7301076 ,  0.47346616,  0.96548057,  1.7798176 ,  1.4704127 ,
    0.12636256, -0.54934335, -0.057479]

   ts2 = [-0.20055497, -1.0812824 ,  1.6640332 , -0.9939632 ,  0.05211592,
    1.4842485 , -0.3094573 ,  0.35551405,  0.38313067, -1.0607151 ,
   -0.24302316, -0.97898716, -1.3700265 ,  0.5152137 , -0.49310505,
    0.71188784, -0.51848483,  0.16944373, -0.5372622 , -0.60573167,
    0.04732573,  0.34191012, -0.23362386,  1.5668747 , -0.91083133,
   -0.7176449 ,  1.4817567 , -0.2580676 ,  1.0231726 ,  0.10230541,
    0.16726625, -1.4672999 ,  0.40618753, -1.4019163 , -0.1177727 ,
   -0.21126366, -0.9413029 ,  0.3704642 ,  0.11061847,  2.4474611 ,
   -0.5796859 , -1.2674994 , -0.44353878, -1.2688683 , -0.5369506 ,
   -0.53735554,  1.7200137 ,  2.3995981 , -1.4367745 , -0.5959428 ,
    0.63681364,  1.0187957 , -0.97254455, -0.50130427, -0.31367695,
    0.43504715, -0.60908884, -1.176665]

    m1 = np.mean(ts1) std1 = np.std(ts1) skw1 = scipy.stats.skew(ts1)

   skw2 = scipy.stats.skew(ts2)



   # m1 mean of pdf1, std1 standard deviation and skw1 is skewness    
   pdf1 = m1 std1 skw1 

   # how can I get pdf 2 to be something like this

   pdf2 = m1, std1, sk2 ( here I am using different skewness but 
   same meand and standard deviation)

【问题讨论】：

嗨@user11036847，如果您能提供示例数据和所需的输出，我们将不胜感激。
另外请说明您所说的“PDF”和“生成 PDF”是什么意思。
我已编辑，我想使用系列 1 的均值、标准差和系列 2 的偏度生成新的直方图或概率密度函数
调整偏度似乎是一个难题。有关相关信息，请参阅 here 和 here。你为什么要这样做呢？这两个系列似乎有非常相似的偏度。

标签： python pandas scipy distribution statsmodels

【解决方案1】：

df = pd.DataFrame({'ts1': ts1, 'ts2': ts2})
df.describe()

数据图：

df.plot()

概率密度函数 (PDF)：

pandas.DataFrame.plot.density了解更多详情

df.plot.density()

【讨论】：

@Trenton_M 谢谢，但我想要一些稍微不同的东西。我想使用 ts1 的平均值但 ts2 的标准偏差来绘制第三个密度
有没有办法可以调整 ts1 的标准差，同时保持平均值不变？
可能最快的方法是为每个计算添加一列，然后将其绘制为如上所示。例如df['ts1_mean_pdf'] = some_calculation。您可以创建所需的任何计算并根据计算创建一个新列。