[Python][Statistics]様々な確率分布から、データが最もフィットするものを選ぶ方法

データの分布
fitter
fitterのinstall
fitterの使い方
非対称ラプラス分布とはなにか
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データの分布

手持ちデータの分布は、統計解析を行う上で重要であるが、暗黙の内に正規分布が採用されることが多いと思う。

以前の記事では、正規性の検定を行ったが、それでは、正規性が仮定できないとき、データがどのような分布に従うのかに興味が出てくる。

fitter

ここではpythonライブラリのfitterを用いて、自動で様々な確率分布から最適なものを選ぶ方法を記載する。

FITTER documentation — fitter 1.7.1 documentation

fitterのinstall

installしていない場合は、いつものように

pip install fitter

でインストールしておく。

データは何でもいいので、引き続きドル円の始値、高値などのデータを用いる。

fitterの使い方

超簡単で、以下のように数行のコードで自動で解析してくれる。数十秒程度時間を要する。

from fitter import Fitter

USDJPY_DAY = pd.read_csv("/Users/Documents/USDJPY_DAY.csv")
USDJPY_DAY["date"] = pd.to_datetime(USDJPY_DAY["date"])
value_list = {"opening", "high", "low", "closing"}

USDJPY_DAY["CO"] = USDJPY_DAY["closing"]-USDJPY_DAY["opening"]

f = Fitter(USDJPY_DAY["CO"])
f.fit()

best_fit = f.get_best()
print(best_fit)

f.summary()

最後のf.summaryを実行すると、フィッティングの高い順に5個の分布と、自動的で分布の図も出力してくれる。これを見るとベイズ情報量基準(BIC)の低いものを選択していることがわかる。

print(best_fit)
{'laplace_asymmetric': {'kappa': 0.9797633591359995, 'loc': 6.378459304395541e-07, 'scale': 0.44991385531786626}}

f.summary()
                    sumsquare_error          aic           bic  kl_div  \
laplace_asymmetric         0.056573  1178.561651 -44287.525528     inf   
dweibull                   0.063914  1194.387839 -43803.057212     inf   
laplace                    0.064440  1175.191762 -43778.767565     inf   
gennorm                    0.066269  1165.765988 -43659.323253     inf   
dgamma                     0.066464  1194.293913 -43647.674222     inf   

                    ks_statistic  ks_pvalue  
laplace_asymmetric      0.019966   0.083221  
dweibull                0.018880   0.116417  
laplace                 0.022742   0.032396  
gennorm                 0.023703   0.022705  
dgamma                  0.015222   0.313171

最も当てはまりの良い分布は、非対称ラプラス分布になる。

非対称ラプラス分布とはなにか

ラプラス分布 - Wikipedia

ラプラス分布は\(y\)軸を中心に対称な分布であるが、非対称ラプラス分布は以下のようにパラメータ\(\kappa\)の値に応じて非対称な分布を形成する。

https://commons.wikimedia.org/wiki/File:AsymmetricLaplace.jpg

\(\kappa = 1\)のときは青い分布で、対称であるが、\(\kappa = 2\)のときは赤い実践で、右に歪んだ分布になっている。\(\displaystyle \kappa = \frac{1}{2}\)のときは、逆に左に歪んだ分布になっている。ベイズ解析の事前分布で、分布にある程度の信念（事前情報）があるときにはよく用いられる。

翻ってドル円の分布を見ると、中心パラメータ（”loc”）はほとんど\(0\)であるが、\(\kappa\)はわずかに\(1\)よりも小さく、左に歪んだ分布であることがわかる。これは、「終値-始値」が正になる確率がわずかながら高いことを意味している。

上の\(5\)つの候補の中に正規分布が含まれていないことは言及しておくべきだろう。ここでも一応QQプロットを描いておく。コードは以下。

# QQ plot (laplace_asymmetric)
ald = stats.laplace_asymmetric(loc = 6.378459304395541e-07, scale = 0.44991385531786626, kappa = 0.9797633591359995)
data_sorted = np.sort(USDJPY_DAY["CO"])
percentiles = np.linspace(0, 1, len(data_sorted))
q_theoretical = ald.ppf(percentiles)

plt.figure(figsize=(8, 8))
plt.plot(q_theoretical, data_sorted, 'o')
plt.plot([np.min((q_theoretical.min(),data_sorted.min())), np.max((q_theoretical.max(),data_sorted.max()))], 
         [np.min((q_theoretical.min(),data_sorted.min())), np.max((q_theoretical.max(),data_sorted.max()))], 'r--')
plt.xlabel('Theoretical Quantiles')
plt.ylabel('Ordered Values')
plt.title('QQ Plot')
plt.show()