问题标签 [fitdistrplus]

我有 100x2 数据框 DFN。在列 DFN$Lret 上运行fitdist会给出错误消息“函数 mle 无法估计参数，错误代码为 100”。我认为原因是最后一行包含一个 NA。因此我运行fitdist排除 NA，现在我得到错误“数据必须是长度大于 1 的数字向量”。关于如何解决这个问题的任何想法？非常感谢。

请注意，如果消除包含 NA 的最后一行，则上述代码可以正常工作。fitdist如果可以避免，我宁愿不必在运行前消除最后一行。

编辑/更新：用 NA 消除最后一行确实解决了问题，但我现在无法始终如一地重现该问题（即在消除最后一行后成功运行代码几次，但并非总是如此）。我试图理解为什么。我尝试使用 25x2 数据框、100x2 和 300x2 以及矢量，结果相似。曾认为数据框或向量的大小可能是问题的一部分，因此进行了不同大小的试验。

rplcon()我使用包中的函数生成一些随机变量poweRlaw

data <- rplcon(1000,10,2)

现在，我想知道哪些已知分布最适合数据。对数规范？经验？伽玛？幂律？指数截止的幂律？

所以我fitdist()在包中使用函数fitdistrplus：

由于幂律分布和指数截止的幂律不是根据CRAN 任务视图：概率分布的基本概率函数，所以我根据示例 4 编写幂律的 d,p,q 函数?fitdist

最后，我使用下面的代码来获取参数xmin和alpha幂律：

但它会抛出一个错误：

我尝试在google和stackoverflow中搜索，出现了很多类似的错误问题，但是在阅读和尝试之后，我的问题没有解决方案，我应该怎么做才能正确完成以获得参数？感谢所有帮助我的人！

是否可以使用 fitdistrplus 来拟合自定义密度函数？

例如：

如何从以下密度函数估计参数？

首先，我先感谢大家阅读本文。

我正在尝试在一系列数据上拟合标准化 T 学生分布（即标准偏差 = 1 的 T 学生）；也就是说：我想通过最大似然估计来估计自由度。

我需要实现的示例可以在我制作的以下（简单）Excel文件中找到： https ://www.dropbox.com/s/6wv6egzurxh4zap/Excel%20Implementation%20Example.xlsx?dl=0

在 Excel 文件中，我有一个图像，其中包含与计算标准化 T 学生分布的对数似然函数相对应的公式。该公式是从金融书籍（金融风险管理要素 - 彼得克里斯托弗森）中提取的。

到目前为止，我已经用 R 尝试过这个：

df1 产生数字：13.11855278779897

logLike(ft1) 产生数字：-3600.2918050056487

但是，Excel 文件产生的自由度为：8.2962365022727，对数似然为：-3588.8879（这是正确答案）。

注意：我的代码读取的 .csv 文件如下： https ://www.dropbox.com/s/nnh2jgq4fl6cm12/Data%20for%20T%20Copula.csv?dl=0

有任何想法吗？谢谢大家！

当我输入代码plot(x.logis)时，输​​出是四张图片一起显示，但我只寻找其中一张。如何分别绘制它们？

这是我的代码：

这是输出的结果：

我正在尝试将我自己的分布拟合到我的数据中，找到分布的最佳参数以匹配数据并最终找到分布中峰值的 FWHM。根据我的阅读，包 fitdistrplus 是执行此操作的方法。我知道数据在二次背景上呈洛伦兹峰的形状。

数据 图：原始数据图

使用的原始数据：

我计算了定义分布和累积分布的方程：

我相信这些都是正确的。据我了解，使用 fitdist（或 mledist）方法仅使用这些定义就应该可以进行分布拟合：

这将返回语句'函数无法在初始参数处进行评估> fitdist中的错误（数据，“FF”，开始=列表（0，0.3，-4e-04，70000，13，331））：函数mle无法估计参数，在第一种情况下的错误代码为 100'，在第二种情况下，我只得到估计值的“NA”值列表。

然后我计算了一个函数来给出分位数分布值以使用其他拟合方法（qmefit）：

此代码的一部分需要调用 c++ 函数（通过使用库 Rcpp）：

这个 c++ 方法只是将数据转换为直方图格式。如果描述数据的向量的第一个元素是 4，则将 '1' 添加 4 次到返回的向量等。这似乎也适用于返回合理的值。分位数函数图：

从 0 到 1 的概率以 0.001 为步长返回的分位数图

然后可以通过 fitdist 函数尝试“qmefit”方法：

我随机选择了“概率”值，因为我不完全理解它们的含义。这要么直接使 R 会话崩溃，要么在短暂的口吃后返回一个“NA”值列表作为估计值和行 <std::bad_alloc : std::bad_alloc>

我不确定我是否在这里犯了一个基本错误，并且感谢任何帮助或建议。

我使用fitdist包中的函数fitdistrplus来获得适合我的数据的最佳分布并绘制ppcomp图形，我使用示例代码?fitdistrplus替换我的数据和代码。

到目前为止，一切都很好！但是看图片的左下角，有一些空间，或者轴不是从零开始的！

所以我用谷歌搜索并找到了两种方法：一种方法在基础图中，xaxs并被yaxs使用。

ggplot2中的另一种方法expand=c(0,0)被使用。

所以我尝试用这两种方法来画图ppcomp，

但发生错误：

那么，我应该怎么做才能在没有错误的情况下完成目标，或者什么是正确的代码？

我有一个超过 2000 万个值的大数据，由于隐私和使代码可重复，我使用 mydata 来替换它。

我想找到mydata最适合的已知发行版，因此选择fitdist了包fitdistrplus中的功能。

然后，我使用ppcomp函数绘制 PP 图来帮助我选择最佳拟合分布。

当然，对数正态mydata最适合，但是看一下legend情节，缺少不同颜色的线条注释，只显示文本注释，我该怎么办？

我尝试了一些值很少的数据集，它奏效了。那么大数据引出了一个问题，我应该怎么做才能让传奇变得完美呢？

我正在尝试根据我的数据获取 PDF 数据点。它曾经工作到昨晚，但我现在得到的数字非常少。我在这里做错了什么？

但是，如果我在最后一行使用 qgumbel 而不是 dgumbel，我会得到一个 CDF（足够接近）。CDF 很有帮助，但我希望获得 PDF 数据点。编辑：我正在做 rgumbel 因为数据集是一个相当小的数据集，因此我希望通过产生 500 个点来平滑曲线。

笔记：

• PDF - 概率密度函数

• CDF - 累积分布函数

如何使用 fitdistrplus 估计 t 分布的比例参数的位置？我知道我需要提供初始值（在 MASS 中它工作得很好）但是在这个包中只允许 df。你有什么解决办法吗？

非常感谢。