probably, especially if they are normalised.<div>you have the formulas for those, right? then you can say it for sure. just take the log on both sides. start by plotting the log of both of those distributions and you willprobably see already<span></span><br><br>On Friday, June 3, 2016, Startup Hire <<a href="mailto:blrstartuphire@gmail.com">blrstartuphire@gmail.com</a>> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi,<div><br></div><div>Any one call help in above case?</div><div><br></div><div>Regards,</div><div>Sanant</div></div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Mon, May 30, 2016 at 4:48 PM, Startup Hire <span dir="ltr"><<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','blrstartuphire@gmail.com');" target="_blank">blrstartuphire@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Thanks to all the replies.<div><br></div><div>I was able to write the intial code</div><div><br></div><div>- Refer the charts below.. After the second red point, can I say that the values of "BLUE" curve will always be higher than "GREEN" curve?</div><div><ul><li> The ultimate objective is to find out when the values of blue curve starts exceeding the values of green curve.<br></li></ul></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div> Regards, Sanant<img src="cid:ii_155015ed54a366d7" alt="Inline image 1" width="525" height="391" style="margin-right:0px"></div></div><div><div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Fri, May 27, 2016 at 10:29 PM, Jacob Schreiber <span dir="ltr"><<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','jmschreiber91@gmail.com');" target="_blank">jmschreiber91@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr">Another option is to use <a href="https://github.com/jmschrei/pomegranate" target="_blank">pomegranate</a> which has probability distribution fitting with the same API as scikit-learn. You can see a <a href="https://github.com/jmschrei/pomegranate/blob/master/tutorials/Tutorial_1_Distributions.ipynb" target="_blank">tutorials here</a> and it includes LogNormalDistribution, in addition to a lot of others. All distributions also have plotting methods. </div><div><div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Fri, May 27, 2016 at 6:53 AM, Warren Weckesser <span dir="ltr"><<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','warren.weckesser@gmail.com');" target="_blank">warren.weckesser@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0 0 0 .8ex;border-left:1px #ccc solid;padding-left:1ex"><div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote"><span>On Fri, May 27, 2016 at 2:08 AM, Startup Hire <span dir="ltr"><<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','blrstartuphire@gmail.com');" target="_blank">blrstartuphire@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi,<div><br></div><div>@ Warren: I was thinking of using federico method as its quite simple. I know the mu and sigma of log(values) and I need to plot a normal distribution based on that. Anything inaccurate in doing that?</div><div><br></div></div></blockquote><div><br><br></div></span><div>Getting mu and sigma from log(values) is fine.  That's one of the three methods (the one labeled "Explicit formula") that I included in this answer: <a href="http://stackoverflow.com/questions/15630647/fitting-lognormal-distribution-using-scipy-vs-matlab/15632937#15632937" target="_blank">http://stackoverflow.com/questions/15630647/fitting-lognormal-distribution-using-scipy-vs-matlab/15632937#15632937</a><span><font color="#888888"><br><br></font></span></div><span><font color="#888888"><div>Warren<br><br> <br></div></font></span><div><div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div></div><div>@ Sebastian: Thanks for your suggestion. I got to know more about powerlaw distributions.  But, I dont think my values have a long tail. do you think it is still relevant? What are the potential applications of the same?</div><div><br></div><div>Thanks & Regards,</div><div>Sanant</div></div><div><div><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, May 26, 2016 at 7:50 PM, Sebastian Benthall <span dir="ltr"><<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','sbenthall@gmail.com');" target="_blank">sbenthall@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><p dir="ltr">You may also be interested in the 'powerlaw' Python package, which detects the tail cutoff.</p><div><div>
<div class="gmail_quote">On May 26, 2016 5:46 AM, "Warren Weckesser" <<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','warren.weckesser@gmail.com');" target="_blank">warren.weckesser@gmail.com</a>> wrote:<br type="attribution"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><br><div class="gmail_extra"><br><div class="gmail_quote">On Thu, May 26, 2016 at 2:08 AM, Startup Hire <span dir="ltr"><<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','blrstartuphire@gmail.com');" target="_blank">blrstartuphire@gmail.com</a>></span> wrote:<br><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr">Hi all,<div><br></div><div>Hope you are doing good.</div><div><br></div><div>I am working on a project where I need to do the following things:</div><div><br></div><div>1. I need to fit a lognormal distribution to a set of values [I know its lognormal by a simple XY scatter plot in excel]</div><div><br></div></div></blockquote><div><br><br></div><div>The probability distributions in scipy have a fit() method, and scipy.stats.lognorm implements the log-normal distribution (<a href="http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.lognorm.html" target="_blank">http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.lognorm.html</a>) so you can use scipy.lognorm.fit().  See, for example, <a href="http://stackoverflow.com/questions/26406056/a-lognormal-distribution-in-python" target="_blank">http://stackoverflow.com/questions/26406056/a-lognormal-distribution-in-python</a> or <a href="http://stackoverflow.com/" target="_blank">http://stackoverflow.com/</a><br>/questions/15630647/fitting-lognormal-distribution-using-scipy-vs-matlab<br><br></div><div>Warren<br></div><div><br> <br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div></div><div>2. I need to find the intersection of the lognormal distribution so that I can decide cut-off values based on that.</div><div><br></div></div></blockquote><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div></div><div><br></div><div>Can you guide me on (1) and (2) can be achieved in python?</div><div><br></div><div>Regards,</div><div>Sanant</div></div>
<br>_______________________________________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','scikit-learn@python.org');" target="_blank">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
<br></blockquote></div><br></div></div>
<br>_______________________________________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','scikit-learn@python.org');" target="_blank">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
<br></blockquote></div>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','scikit-learn@python.org');" target="_blank">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','scikit-learn@python.org');" target="_blank">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
<br></blockquote></div></div></div><br></div></div>
<br>_______________________________________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','scikit-learn@python.org');" target="_blank">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>
</div></div><br>_______________________________________________<br>
scikit-learn mailing list<br>
<a href="javascript:_e(%7B%7D,'cvml','scikit-learn@python.org');" target="_blank">scikit-learn@python.org</a><br>
<a href="https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn" rel="noreferrer" target="_blank">https://mail.python.org/mailman/listinfo/scikit-learn</a><br>
<br></blockquote></div><br></div>
</div></div></blockquote></div><br></div>
</blockquote></div>