分配百分比與R

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我有百分比表示的參數（天然氣混合組成）的分佈。如何測試這些數據的分佈參數（應該是伽馬，正態分佈或對數正態分佈），並根據R中的參數生成隨機組合？分配百分比與R

2016-09-06 Sequestrator

當你說「混合物組合物」你意味着必須每觀察一次測量（例如數據是數字的單個載體，例如21.2％，3.2％，46.7％，54.1％...），還是你有不同組分的分數，對於每次觀察（（2.5％，90％，7.5％），（10％，90％，0％）等於1）？ –

謝謝，我應該對一個樣本（組成）進行分析，即對於每個觀測（樣本），我將得到總和爲1的分數的小數部分。我應該能夠分別測試每個樣品（成分）中組分的分佈。 – Sequestrator

這可能是CrossValidated一個更好的問題，而是：

是不一般按擬合優度從一系列可能的分佈中選擇一個好主意。

distributions

無奈的是，這張圖實際上並沒有最好的選擇爲您的數據（組成，持續：相反，你應該根據你的數據的定性的特點，這樣的選擇，範圍在0到1 [或0到100]之間），這是一個Beta distribution（儘管如果您的樣本中的值恰好爲0或100，則存在技術問題）。

在R：

## some arbitrary data 
z <- c(2,8,40,45,56,58,70,89) 
## fit (beta values must be in (0,1), not (0,100), so divide by 100) 
(m <- MASS::fitdistr(z/100,"beta",start=list(shape1=1,shape2=1))) 
## sample 1000 new values 
z_new <- 100*rbeta(n=1000,shape1=m$estimate["shape1"], 
        shape2=m$estimate["shape2"])

來源

2016-09-09 00:20:29

非常感謝你的例子。然而，它涉及複雜烴混合物（例如油組合物）的正分數的熱力學分析。在實踐中，爲了估計在實驗室中不可能分析的組分的分數，使用伽馬分佈。所以你的例子中的向量z應該有其元素的總和等於100（或1）。但是，在R語法中，我不太擅長說出您的示例是否適用於gamma（或類似的）分發。 – Sequestrator

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