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假设我有使用以下方法生成的变量 x:
x <- rgamma(100,2,11) + rnorm(100,0,.01) #gamma distr + some gaussian noise
head(x,20)
[1] 0.35135058 0.12784251 0.23770365 0.13095612 0.18796901 0.18251968
[7] 0.20506117 0.25298286 0.11888596 0.07953969 0.09763770 0.28698417
[13] 0.07647302 0.17489578 0.02594517 0.14016041 0.04102864 0.13677059
[19] 0.18963015 0.23626828
最佳答案
一个不错的选择是 fitdistrplus ML Delignette-Muller 等人的包。例如，使用您的方法生成数据:
set.seed(2017)
x <- rgamma(100,2,11) + rnorm(100,0,.01)
library(fitdistrplus)
fit.gamma <- fitdist(x, distr = "gamma", method = "mle")
summary(fit.gamma)
Fitting of the distribution ' gamma ' by maximum likelihood
Parameters :
estimate Std. Error
shape 2.185415 0.2885935
rate 12.850432 1.9066390
Loglikelihood: 91.41958 AIC: -178.8392 BIC: -173.6288
Correlation matrix:
shape rate
shape 1.0000000 0.8900242
rate 0.8900242 1.0000000
plot(fit.gamma)
关于r - 您将如何将 Gamma 分布拟合到 R 中的数据？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/45536234/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！