我正在使用 scipy.stats.t.fit 函数，我对结果感到惊讶。如果我适合一些双峰数据，比如说

data=[1,1,1,1,5,5]

我明白了

df=0.39126249808550329
loc=1.0
scale=5.7172845190830792e-21

也就是说，比例实际上为零，我永远无法采样接近 5 的任何东西，只有更频繁的数据点 1。

我想你真的不能适应与 t 分布相差太大的数据 - 但是 scipy 真的给数据提供了最好的 t 分布吗？我认为如果我自己计算样本均值和方差，即

df = 5
loc = 2.33
scale = 1.88

尽管我还没有计算出[1,1,1,5,5]从这两个 t 分布中采样的可能性，但我会更合适。