Ich habe einen Datensatz und eine Schätzung der Kerneldichte für diese Daten. Ich glaube, der KDE sollte einigermaßen gut durch ein @ beschrieben werdeexponentiell modifizierter Gaußscher, also versuche ich, von KDE aus ein Sample zu erstellen und diese Samples mit einer Funktion dieses Typs zu versehen. Wenn ich jedoch versuche, mithilfe von scipy.optimize.curve_fit eine Anpassung vorzunehmen, stimmt meine Anpassung überhaupt nicht mit den Daten überein. Mein Code ist

import scipy.special as sse
from scipy.optimize import curve_fit

def fit_func(x, l, s, m):
    return 0.5*l*n.exp(0.5*l*(2*m+l*s*s-2*x))*sse.erfc((m+l*s*s-x)/(n.sqrt(2)*s)) # exponential gaussian

popt, pcov = curve_fit(fit_func, n.linspace(0,1,100), data)

Mein "Datensatz" (aus dem Sampling meines KDE) ist

data = [1.00733940e-09, 1.36882036e-08, 1.44555907e-07, 1.18647634e-06, 7.56926695e-06, 3.75417381e-05, 1.44836578e-04, 4.35259159e-04, 1.02249858e-03, 1.89480681e-03, 2.83377851e-03, 3.60624100e-03, 4.30392052e-03, 5.33527267e-03, 6.95313891e-03, 8.89175932e-03, 1.05631739e-02, 1.15411608e-02, 1.18087942e-02, 1.16473841e-02, 1.14907524e-02, 1.20296850e-02, 1.42949235e-02, 1.90939074e-02, 2.59260288e-02, 3.27250866e-02, 3.73294844e-02, 3.92476016e-02, 3.94803903e-02, 3.88736022e-02, 3.76397612e-02, 3.65042464e-02, 3.72842810e-02, 4.19404962e-02, 5.12185577e-02, 6.39393269e-02, 7.75139966e-02, 8.97085567e-02, 1.00200355e-01, 1.10354564e-01, 1.22123289e-01, 1.37876215e-01, 1.60232917e-01, 1.90218800e-01, 2.25749072e-01, 2.63342328e-01, 3.01468733e-01, 3.41685959e-01, 3.86769102e-01, 4.38219405e-01, 4.95491603e-01, 5.56936603e-01, 6.20721893e-01, 6.85160043e-01, 7.49797233e-01, 8.17175672e-01, 8.92232359e-01, 9.78276608e-01, 1.07437591e+00, 1.17877517e+00, 1.29376679e+00, 1.42302331e+00, 1.56366767e+00, 1.70593547e+00, 1.84278471e+00, 1.97546304e+00, 2.10659735e+00, 2.23148403e+00, 2.34113950e+00, 2.43414110e+00, 2.52261228e+00, 2.62487277e+00, 2.75168928e+00, 2.89831664e+00, 3.04838614e+00, 3.18625230e+00, 3.30842825e+00, 3.42373645e+00, 3.53943425e+00, 3.64686003e+00, 3.72464478e+00, 3.75656044e+00, 3.74189870e+00, 3.68666210e+00, 3.58686497e+00, 3.42241586e+00, 3.16910593e+00, 2.81976459e+00, 2.39676519e+00, 1.94507169e+00, 1.51241642e+00, 1.13287316e+00, 8.22421330e-01, 5.82858108e-01, 4.07338019e-01, 2.84100125e-01, 1.98750792e-01, 1.37317714e-01, 9.01427225e-02, 5.35761233e-02]

und hier ist mein Histogramm der realen Daten, der KDE in Rot und mein Versuch, den KDE in Schwarz anzupassen -