Я пытаюсь построить распределение, используя scipy.stats.pearson3, но я получаю противоречивые результаты при просмотре кумулятивной функции распределения (или функции выживания).
В качестве примера:
scipy.stats.pearson3.cdf(-1, skew=0, loc=0, scale=1)
>> 0.15865525393145707
scipy.stats.pearson3.cdf(-1, skew=-0.0001, loc=0, scale=1)
>> 0.8413447461693605
scipy.stats.pearson3.cdf(+1, skew=-0.0001, loc=0, scale=1)
>> 0.1586552538306324
Первый результат в порядке; например, это то, что вы должны ожидать от skew = 0 pearson3 (тот же результат, что и при нормальном распределении).
Но второй и третий результаты противоречивы: они показывают уменьшающуюся CDF, что не имеет смысла (Этого не происходит, если перекос положительный). Кажется, что распределение pearson3 с отрицательной асимметрией имеет инвертированные функции CDF и SF. Как ни странно, PDF-файл кажется правильным, что приводит к еще большей путанице.
Кто-нибудь знает, является ли это известной проблемой с scipy или я что-то упустил?
