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library(fitdistrplus)
data(groundbeef)
serving <- groundbeef$serving
fitg <- fitdist(serving, "gamma")
res<-bootdist(fitg)#further accuracy estimate
#which parameter should be selected?
> summary(res)
Parametric bootstrap medians and 95% percentile CI 
Median       2.5%      97.5%
shape 4.04523398 3.41773958 4.80480936
rate  0.05495878 0.04632007 0.06587446
> res$fitpart$estimate
shape       rate 
4.00825257 0.05441911

bootdist()之后总是用来获得更准确的参数fitdis()

如上例,summary(res) 提供几个参数,res$fitpart$estimate提供一个参数,应该选择哪一个?

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2 回答 2

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当您进行引导时,您会通过替换对数据进行采样,并重新估计参数。在这种情况下,您将分布拟合到从原始数据集中采样的数据集。

通过这些 N 个估计,您可以获得中位数和置信区间。

如果您想要最适合您的数据的参数,您需要从fitdist(serving, "gamma")

于 2020-05-21T23:33:00.177 回答
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来自help(bootdist)

使用参数或非参数自举重采样来模拟拟合到非删失数据的分布参数的不确定性。

因此, 的目的bootdist不是确定参数,而是估计参数拟合的不确定性。

因此,一般来说,您应该使用:

fitg$estimate
     shape       rate 
4.00825257 0.05441911 
于 2020-05-21T23:10:42.323 回答