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r - Rのfitdistrplusに相当するGolang?
浮動小数点レートの入力が与えられた場合、Go でベータ分布のフィッティングを再現しようとしています。
fitdistrplus「苦労する」MASSパッケージとは異なり、合理的な開始値を自動的に選択する を使用して、 Rでこれを非常に簡単に行うことができます。
Go でベータ版ディストリビューションを適合させる方法を見つけようとしていますが、これは困難であることが証明されており、適切な関数を見つけています (統計は私の得意分野ではありません)。
「瞬間の方法」を開始値として使用できると聞いたことがありますが、それらが自動的に決定されるようにすることも、箱から出してすぐに機能する場合に便利です。
r - Tidyverse と fitdistrplus を使用したバッチ分布フィッティング
次のようなデータセットがあります(10,000行以上):
| P_ID | SNUM | RNUM | バツ |
|---|---|---|---|
| ID_233 | 10 | 2 | 40.31 |
| ID_233 | 10 | 3 | 23.21 |
| ID_234 | 12 | 5 | 11.00 |
| ID_234 | 12 | 6 | 0.31 |
| ID_234 | 13 | 1 | 0.00 |
| ID_235 | 10 | 2 | 66.23 |
P_IDこのデータセットから、各個別のデータをガンマ分布に適合させたいと思います (サンプリングされたデータが分布にどの程度適合するかのテストは無視します)。
fitdistrplusパッケージを使用してX、個々の for をP_IDベクトルに fw <- fitdist(data,"gamma")抽出し、それを実行してshape、rate記述変数を抽出することでこれを実現できますが、これはすべて手動です。
tidyverse を使用して、上記のデータ フレームから次の場所に移動する方法を見つけたいと思います。
| P_ID | 配布する | G_形状 | G_Rate |
|---|---|---|---|
| ID_233 | ガンマ | 1.21557116 | 0.09206639 |
| ID_234 | ガンマ | 3.23234542 | 0.34566432 |
| ID_235 | ガンマ | 2.34555553 | 0.92344521 |
Tidyverse と Pipes を使用して、一連の for ループを実行せずにこれを達成するにはどうすればよいですか?