偏态正态分布函数的python优化

问题描述

我有一组历史数据，需要滚动才能找到拟合偏态正态分布。 我知道我可以通过以下方式做到这一点：

ae、loce、scalee = stats.skewnorm.fit(sample)

一旦我得到这样的拟合偏态正态分布，我就应该能够得到这种分布的 cdf。

然后我想定义一个函数：

g(x) = x 如果 x>=0 否则 g(x) = -x

我想定义一个新函数： v(x) = g(x) * cdf。

我想优化 v(x) 函数（找到可以最大化 v(x) 函数的 x 值，对于 x >0 和 x

我该怎么做？

解决方法

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