绝对准确的计算STI（Python版本）

注

calculate_alpha_beta(x):

• 该函数旨在估计参数α和β（这两个参数用于Gamma分布拟合）。
• 输入变量x为一个气象数据集。
• 该函数首先计算样本均值\bar{x}。
• 然后利用公式推导出估计值\hat{\alpha}和\hat{\beta}。

给定一个包含某地区全年温度数据的数组x, 该函数将根据提供的温度数据集估计Gamma分布参数α和β.

calculate_H(x, alpha, beta): 该函数用于计算累积分布函数（CDF），即基于使用参数alpha和beta拟合得到的Gamma分布在数据点x处的概率累积值。
其中x为一个包含气象数据的一维数组。
而alpha和beta是Gamma分布的概率密度函数形状参数。
该函数调用SciPy库中的gamma模块中的cdf方法来计算该概率密度函数在指定位置的概率累积值。

举例：如果我们掌握了一定地区一年的温度数据符合Gamma分布模型，在这种情况下我们可以运用这个函数来计算该特定温度值处的概率累积值

3. standardize_H(G_x):
- 该函数用于将给定的累积分布函数值标准化为标准正态分布的z分数。\
- 其中G_x代表的是该累积分布函数的具体取值。\
- 它会将输入的概率值转换为对应的标准正态分布在均值处的概率密度