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可能重复:
将密度曲线拟合到 R 中的直方图
最佳拟合曲线来自 R 中的绘图

我有一组数据,当绘制在直方图中时是高斯分布。我已从 .csv 文件中读取数据,如下所示:

"values"
1.29989
1.15652
1.27818
1.19699
1.28243
1.19433
1.10991
...

using data<-read.csv("~/peak.csv")... 所以我使用 . 创建一个直方图hist(data$values)。我希望能够将高斯拟合到该直方图,并将拟合函数的 sigma 和均值与从数据计算的 sigma 和均值进行比较。

我看过的所有地方都提到了nlsglm但我无法弄清楚如何使用这些函数将高斯拟合到直方图,即使在执行?nlsand之后也是如此?glm。请帮忙?

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如果你想使用内置函数,你可以这样做:

library("MASS")
data<-read.csv("~/peak.csv")
fitdistr(data, "normal")

请记住,对于高斯,这只是计算平均值和标准偏差。

于 2013-01-24T22:29:03.607 回答