在R中使用各種標準的配電裝置

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請考慮我是一名正在進行常規研究的本科生。在R中使用各種標準的配電裝置

有沒有找到和訪問（或執行）使用下面的估計中的R分佈擬合一個簡單，直接的方式：

柯爾莫哥洛夫 - 斯米爾諾夫最小距離估計
克拉美·馮·米塞斯最小距離估計
安德森 - 達林最小距離估算
最大似然估計

我在各種R軟件包的大量文檔和參考手冊中迷失了自我。

這個問題更多地涉及到使用R軟件系統而不是統計本身，這就是爲什麼我在這裏問它在SO。

2016-11-30 konstunn

瞭解分配理論和分配指標是一項相當技術性的研究。你失去的原因是你沒有閱讀可用文檔的理論基礎。您應該解釋您擁有的數學成熟度水平（例如您在實際分析中的知識水平），並要求版主將此問題遷移到CrossValidated.com或http://math.stackexchange.com/。我在CV.com上搜索了135次點擊量，用於搜索「距離度量分佈」 –

請考慮我是本科生，我沒有實際分析經驗。我編輯了我的問題以添加此信息。 – konstunn

那麼，作爲一名本科生，我從未參加真正的分析課程，所以我的理解來自隨意的自我教育。如果你是一個「高等師」數學專業，那將是一回事，而如果一個「低等師」的生物學學生則另一回事。我仍然認爲這個問題是坐在錯誤的論壇上，不管你的數學水平如何。 –

library(fitdistrplus) 

# normally distributed sample 
x1 = rnorm(100) 

# Kolmogorov-Smirnov mimimum distance method 
fitdist(x1, "mge", distr="norm", gof="KS") 

# Cramer-von Mises 
fitdist(x1, "mge", distr="norm", gof="CvM") 

# Anderson-Darling 
fitdist(x1, "mge", distr="norm", gof="AD") 

# Maximum Likelihood estimate 
fitdist(x1, "mle", distr="norm")

事情似乎很直截了當。

來源

2016-12-01 06:36:57 konstunn

在投降之前，請簡單說明一下，爲什麼你會失望。 – konstunn

我不是在這裏或以上的downvoter，但我當然可以理解已經施放的downvotes。在這個「答案」中的代碼被簡單地複製，然後從問題的早期版本中刪除，如果答案在包文檔中已經很容易找到，更令人費解的是，您在網站上發佈了代碼問題。 –

發現對於我在R的新手來說並不那麼容易。如果你回頭再看，你可以看到我的問題的第一個版本不包含代碼。找到答案對我來說是一個小挑戰。 – konstunn

在R中使用各種標準的配電裝置

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