r - R中的自动分布拟合

Question

我正在尝试自动化在 R 中拟合最合适的分布的过程。
我有一个包含汽车产品故障时间的 excel 列。我在 R 中输入文件并阅读该列。现在我想使用拟合优度检验来确定哪种分布最适合数据。我希望输出为以表格格式显示的不同分布的所有测试结果，以帮助比较结果。
是否可以使用 R 自动化整个过程，而不是使用 fitdistplus 之类的函数对每个分布逐步进行？
有什么建议？
我使用了这样的对数似然函数，它似乎工作正常。我还可以使用哪些测试？
这是 loglik 函数的代码-

library(gdata)
Excel<-read.xls("Failtime.xls", sheet="CPART10", perl="perl.exe")
attach(Excel)
x<-Time_to_Fail
library(MASS)

distributions = c("normal","exponential","binomial""negative binomial","gamma","t","lognormal")
x = x[ x >= 0 ]
for ( dist in distributions ) {
print( paste( "fitting parameters for ", dist ) )
params = fitdistr( x, dist )
print( params )
print( summary( params ) )
print( params$loglik )
y<-params$loglik
}

Answer 1

我遇到的用于将分布拟合到故障数据的最佳软件是 Reliasoft 的 Weibull++。他们描述了他们的“分发向导”算法 here .尽管这个软件很好，但它只是一个工具，仍然需要专家判断。所以我不知道是否有可能真正自动化分布拟合。