問題タブ [fitdistrplus]

100x2 データ フレーム DFN があります。fitdist列 DFN$Lret で実行すると、エラー メッセージ「関数 mle はエラー コード 100 でパラメーターを推定できませんでした」が表示されます。その理由は、最後の行に NA が含まれているためだと考えました。したがってfitdist、NA を除外して実行すると、「データは 1 より大きい長さの数値ベクトルでなければなりません」というエラーが表示されます。これを解決する方法について何か考えはありますか？どうもありがとう。

NAを含む最後の行を削除すると、上記のコードは正常に機能することに注意してください。fitdist回避できる場合は、実行する前に最後の行を削除する必要はありません。

編集/更新: NA を使用して最後の行を削除すると、最初は問題が解決しましたが、現在は一貫して再現できていません (つまり、最後の行を削除した後、コードを数回正常に実行しましたが、常にではありません)。その理由を理解しようとしています。25x2 データ フレーム、100x2、300x2、およびベクターを使用してみましたが、同様の結果が得られました。データフレームまたはベクトルのサイズが問題の一部である可能性があると考えていたため、さまざまなサイズの試行が行われました。

rplcon()パッケージ内の関数を使用していくつかの確率変数を生成しますpoweRlaw

data <- rplcon(1000,10,2)

ここで、データに最もよく適合する既知の分布を知りたいと思います。ログノルム？経験？ガンマ？べき法則？指数カットオフのべき乗則?

だから私fitdist()はパッケージで関数を使用しますfitdistrplus:

CRAN Task View: Probability Distributionsによると、べき乗則分布と指数カットオフを伴うべき乗則は基本確率関数ではないため、次の例 4 に基づいてべき乗則の d,p,q 関数を記述します。?fitdist

最後に、以下のコードを使用してパラメーターxminとalphaべき乗則を取得します。

しかし、それはエラーをスローします:

Google と stackoverflow で検索しようとすると、同様のエラーの質問がたくさん表示されますが、読んで試しても解決策がありません。パラメーターを取得するために正しく完了するにはどうすればよいですか? 私に好意を寄せてくれたみんなに感謝します！

はじめに、ここまでお読みいただき、誠にありがとうございます。

標準化された T-Student 分布 (つまり、標準偏差 = 1 の T-Student) を一連のデータに当てはめようとしています。つまり、最尤推定法を使用して自由度を推定したいと考えています。

私が達成する必要があることの例は、私が作成した次の (単純な) Excel ファイルにあります 。

Excel ファイル内に、標準化 T スチューデント分布の対数尤度関数の計算に対応する式を含む画像があります。この式は、Finance book (Elements of Financial Risk Management - by Peter Christoffersen) から抽出されました。

これまでのところ、Rでこれを試しました：

df1 は次の数値を返します: 13.11855278779897

logLike(ft1) は次の数値を返します: -3600.2918050056487

ただし、Excel ファイルから得られる自由度は 8.2962365022727、対数尤度は -3588.8879 (これが正しい答えです)。

注: 私のコードが読み取る .csv ファイルは次のとおりです 。

何か案は？ありがとうございます！

コードを入力するとplot(x.logis)、一緒に表示される 4 つの画像が出力されますが、探しているのはそのうちの 1 つだけです。それらを別々にプロットするにはどうすればよいですか?

これが私のコードです：

これは出力の結果です:

fitdistパッケージ内の関数を使用fitdistrplusして、データに最適な分布を取得し、図を描画します。データとコードを置き換えるためにppcomp、のサンプル コードを使用します。?fitdistrplus

ここまでは順調ですね！しかし、写真の左下を見てください。スペースがあるか、軸がゼロから始まっていません!

だから私はググって2つの方法を見つけました.1つの方法はベースプロットにxaxsありyaxs、使用されています。

の別の方法ggplot2がexpand=c(0,0)使用されます。

そこで、この2つの方法を使ってppcomp図を描いてみます。

しかし、エラーが発生します:

それで、エラーなしで目標を達成するにはどうすればよいですか、または正しいコードは何ですか?

自分のデータに基づいて PDF データ ポイントを取得しようとしています。昨夜までは機能していましたが、今は非常に少ない数になっています。ここで何が間違っていますか？

ただし、最後の行で dgumbel の代わりに qgumbel を使用すると、CDF (十分に近い) が得られます。CDF は便利ですが、PDF データ ポイントを取得したいと考えています。編集: データセットがかなり小さいため、rgumbel を実行しているため、500 ポイントを生成して曲線を滑らかにしたいと考えています。

ノート：

• PDF - 確率密度関数

• CDF - 累積分布関数

fitdistrplus を使用して、t 分布のスケール パラメーターの位置を推定するにはどうすればよいですか? 初期値を提供する必要があることはわかっていますが (MASS では非常にうまく機能します)、このパッケージでは df のみが許可されています。何か解決策はありますか？

どうもありがとう。