scipy.stats.<distribution>.fit 方法如何工作？

Question

如何分发适应度测试，例如。 scipy.stats.norm.fit 工作？对 scipy 源代码的调查将我引向了rv_continuous.fit 方法，但它看起来像在打空气。使用了哪些算法，Pearson's chi-squared test 或其他一些算法？

UPD 据我了解，fit 内部的优化算法可找到最大似然估计。但是例如对于scipy.stats.norm，最大似然是众所周知的——它是正态平均值的样本平均值和样本方差的平方根——对于西格玛。为什么不直接计算？

Answer 1

所有 rv_continuous.fit 似乎都在充当各种函数的包装方法，从 fmin 开始，在 optimize class 中，使用 downhill simplex algorithm。