<div dir="ltr"><div dir="ltr">On Thu, Jul 15, 2021 at 11:06 AM Keith Sloan <<a href="mailto:keith@sloan-home.co.uk">keith@sloan-home.co.uk</a>> wrote:<br></div><div class="gmail_quote"><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex">
  
    
  
  <div>
    <p>Okay I now have three fits</p>
    <p><img src="cid:17aab116edf149d9bc91" alt="" width="848" height="347"></p>
    <p>I got rid of the clipping on Galaxy Count but gamma and norm
      still look very similar. Is there another distribution like<br>
      gamma  but instead of being fatter before the peak is fatter after
      the peak and would be a better match? i.e in the area<br>
      between 2.3 and 2.4<br></p></div></blockquote><div>Sure, `johnsonsu` will probably fit. Depending on what you actually want to do with the fitted distribution, you might be better served with a nonparametric KDE instead.<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><p>
    </p>
    <p>I know there are similar distributions to expon but nor familiar
      with them. 'Count In Cyl' are integer counts so bin set
      accordingly<br>
      but would prefer a distribution where the red line went through
      the midpoint of each bar of the histogram</p></div></blockquote><div>If the data is discrete, you probably want to fit one of the discrete distributions instead.</div><div><br></div><div>  <a href="https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#discrete-distributions">https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/stats.html#discrete-distributions</a><br></div><div><br></div><div>You can start with `geom`, but that first bin looks pretty tall for that. Maybe `zipf` or `logser` will work.</div><div><br></div><div>--<br></div></div><div dir="ltr" class="gmail_signature">Robert Kern</div></div>