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私はいくつかのテストを実行して、データがどのような分布に従うかを判断しようとしています。私のデータの密度を見ると、ロジスティック分布に少し似ていると思いました。パッケージMASSを使用して、分布のパラメーターを推定しました。ただし、通常よりも優れているものの、それらを一緒にグラフ化すると、ロジスティックはまだあまり良くありません。どの分布がより良くなるかを見つける方法はありますか？お手伝いありがとう ！ 

library(quantmod)
getSymbols("^NDX",src="yahoo", from='1997-6-01', to='2012-6-01')
daily<- allReturns(NDX) [,c('daily')]
dailySerieTemporel<-ts(data=daily)
x<-na.omit(dailySerieTemporel)

library(MASS)
(xFit<-fitdistr(x,"logistic"))
#      location        scale    
#   0.0005210570   0.0106366354 
#  (0.0002941922) (0.0001444678)
xFitEst<-coef(xFit)

plot(density(x))
set.seed(125)
lines(density(rlogis(length(x), xFitEst['location'], xFitEst['scale'])), col=3)
lines(density(rnorm(length(x), mean(x), sd(x))), col=2)
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これは基本的なRです。デフォルトで新しいplot()プロットキャンバスを作成します。既存のプロットに追加するなどのコマンドを使用する必要があります。lines()

これはあなたの例で機能します：

plot(density(x))
lines(density(rlogis(length(x), location = 0.0005210570,
                     scale = 0.0106366354)), col="blue")

これは、既存のプロットに青で推定されたロジスティックフィットを追加するためです。

于 2012-08-06T14:33:11.847 に答える