如何使用fitdistrplus中的比例和位置参数拟合t分布 [英] How to fit a t-distribution with scale and location parameters in fitdistrplus

问题描述

如何使用fitdistrplus估算t分布的比例参数的位置?我知道我需要提供初始值(在MASS中，它可以很好地工作)，但是在此程序包中仅允​​许使用df.你有解决办法吗?

How can I use fitdistrplus to estimate the location a scale parameters of a t-distribution? I know that I need to provide initial values (in MASS it works very well) but in this package only the df is allowed. Do you have some solution?

非常感谢.

推荐答案

fitdistrplus软件包中的fitdist函数使用基于distr参数的分发函数.因此，给出以下代码:

The fitdist function in the fitdistrplus package uses the distribution functions based on the distr parameter. So given this code:

data = 1.5*rt(10000,df=5) + 0.5
fit1 <- fitdist(data,"t",start=list(df=3))

fitdist使用R函数rt，dt，pt和qt.但是这些函数不支持location和scale参数(因此，上面的代码将仅优化df参数并提供非常差的拟合度).因此，解决方案是使用确实提供所需参数的t分布版本. metRology软件包提供了这样的版本: metRology .该程序包中的分布称为t.scaled，并定义了相应的函数(rt.scaled，dt.scaled，pt.scaled和qt.scaled).

fitdist is using the R functions rt,dt,pt and qt. But those functions do not support a location and scale parameter (and hence the above code will only optimise the df parameter and provide a very bad fit). So the solution is to use a version of the t-distribution that does provide the parameters you want. The metRology package provides such a version metRology. The distribution in that package is called t.scaled, and the appropriate functions are defined (rt.scaled,dt.scaled,pt.scaled and qt.scaled).

现在您可以适合三个参数df，mean和sd:

Now you can fit for the three parameters df, mean and sd:

> library("metRology")
> fit2 <- fitdist(data,"t.scaled",
                  start=list(df=3,mean=mean(data),sd=sd(data)))

这篇关于如何使用fitdistrplus中的比例和位置参数拟合t分布的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！