r - ガンマ様分布の分位数を求める

Question

データはガンマのように分散されています。

データを複製するには、次のようにします。

a) 最初にディストリビューションを見つけます。真のデータのパラメータ:

fitdist(datag, "gamma", optim.method="Nelder-Mead")

b) パラメータ shape、rate、scale を使用してデータをシミュレートします。

data <- rgamma(10000, shape=0.6, rate=4.8, scale=1/4.8)

r で qgamma 関数を使用して分位点を見つけるには、次のようにします。

編集：

qgamma(c(seq(1,0.1,by=-0.1)), shape=0.6, rate =4.8, scale = 1/4.8, log = FALSE)

真のデータ (rgamma でシミュレートされていない) の分位数を見つけるにはどうすればよいですか?

変位値 r 関数は、真のデータ (datag) の目的の変位値を返すことに注意してください。ただし、これらは、データが正規分布していると仮定して理解しているとおりです。ご覧のとおり、明らかにそうではありません。

quantile(datag, seq(0,1, by=0.1), type=7)

使用するrの関数、または非常に歪んだデータの分位点を統計的に取得する方法は?

さらに、これはある程度意味がありますか？しかし、まだ低い値を取得していません!

Fn <- ecdf(datag)
Fn(seq(0.1,1,by=0.1))

Answer 1

分位数は、この場合、「q」関数によって返されqgammaます。あなたのデータについて、眼球の統合は、ほとんどのデータが 0.2 の左側にあることを示唆しており、0.8 分位点を求めると、推定分布のデータの 80% が次の左側にあることがわかります。

 qgamma(.8, shape=0.6, rate=4.8)
#[1] 0.20604

あなたがプロットしたものに同意するようです。あなたが持っているサンプルで 0.8 分位点が必要な場合は、次のようにします。

 quantile(datag, 0.8)