問題タブ [gamma-distribution]

fitdistrR を使用して、請求額データにワイブル分布、対数正規分布、およびガンマ分布を適合させAICました。

ptweedie.series R コマンドを使用して、tweedie 複合ポアソン ガンマを損失データに適合させたいと考えています。Rでフィッティングを開始する方法に問題があります。よろしくお願いします。

ガンマのパラメーター、つまりミュー、パワー分散、分散、パワー、シェイプ、およびスケール パラメーターを既に推定しています。クレーム データがあり、R に複合ポアソン ガンマを当てはめたいのですが、ここからどのように進めればよいでしょうか? 私は少し調査を行い、Tweedie パッケージがより正確にはコマンド ptweedie.inversion または ptweedie.series.Any ヘルプおよび/またはガイドをいただければ幸いです。ありがとう

特定のデータの分布を見つけるために、データ フィッティングを行う必要があります。

分布のpdf関数を見つける必要があります。

matlab と python でデータ フィッティング関数を使用できます。

切り捨てられたガンマのように見えます。

しかし、分布のパラメータを見つける方法は?

データが切り捨てられたガンマにうまく適合しない場合はどうなりますか?

QQ プロット (qunatile-quantile) は、切り捨てられたガンマには適していないことを示しています。

切り捨てられたガンマのアルファ (形状)、ベータ (スケール) などの分布パラメーターを見つける方法は?

ここでデータ フィッティングが機能しない場合、他にどのような方法を使用できますか?

どんな助けでも大歓迎です。

Rで使用fitdistrして、データに最適な分布を選択します。

コーシー分布、ワイブル分布、正規分布、ガンマ分布を試しました。

対数尤度は、コーシーで -329.8492、ガンマで -277.4931、ノーマルで -327.7622、ワイブルで -279.0352 でした。

どれが最高ですか？最大の値を持つもの (すなわち、ガンマ) または最大の abs を持つもの (すなわち、コーシー)?

切り捨てられたガンマ分布パラメーター (形状、スケール) を推定する必要があります。

しかし、私はデータの平均と標準しか知りません。開発者 データセットがわかりません。

平均と標準が与えられます。開発者 切り捨てられたガンマ分布からのデータセットの、分布パラメータの形状とスケールを見つける方法は?

この問題を解決するには、MLE が役立つかもしれません。ただし、それらはデータセット全体を知ることに依存しています。

どんな助けでも大歓迎です。

次の方程式を解くことで元の質問を解決できるように、OP を更新します。

どこ

ここで、g(j,k) = j / [ k* g1 (1+j, 定数 1/k) - k* g1 (1+j, 定数 2/k) + exp(-定数 2/k) * k^(1 -j) * 定数 2^j - exp(-定数 1/k) * k^(1-j) * 定数 1^j ] 定数 1 >= 0 、定数 2 >
0

k と j の解を見つける必要があります。

制約として積分を使用して数学的最適化モデルを解く必要があります。

どんな助けでも大歓迎です。

以前の投稿のフォローアップとして、sympy.stats を使用して逆ガンマ分布の加重混合を取得するために、次のことを行いたいと思います。

残念ながら、このエラーは で発生しD3 = density(G3)、エラーは で終了します

これを回避する方法はありますか？

タ。