問題タブ [gamma-distribution]

データセットにいくつかのゼロがあるため、このエラーが発生しました。それらを NA に変更したり、持っているすべての値に 1 を追加したりしても、影響はありますか? それとも、私たちの分析に影響を与えていますか?

eval(expr、envir、enclos)のエラー: 「ガンマ」ファミリには正でない値は許可されていません

これは良い解決策ですか？それとも私たちの結果を変えるでしょうか？

ステップ1。必要なパッケージをロードします。

ステップ2。ガンマ分布に適合する 10,000 個の数値を生成します。

Step.3. xどの分布に適合するかわからない場合、pdf（確率密度関数）を描画します。

Step.4. グラフから、 の分布がxガンマ分布に非常に似ていることがわかるため、 fitdistr()in パッケージを使用しておよびガンマ分布MASSのパラメーターを取得します。shaperate

Step.5. 実際の点（黒点）と当てはめグラフ（赤線）を同じプロットに描いてください。ここに問題があります。最初にプロットを見てください。

質問 1: 実際のパラメーターは、、、shape=2関数rate=0.2を使用しfitdistr()て取得するパラメーターはshape=2.01、、rate=0.20です。この2つはほぼ同じですが、なぜ当てはめグラフが実際の点にうまく当てはまらないのか、当てはめグラフに何か問題があるに違いないか、当てはめグラフと実際の点の描き方がまったく間違っています。 ?

質問 2: 確立したモデルのパラメーターを取得した後、どの方法でモデルを評価しますか?RSS(residual square sum)線形モデルのようなもの、または のp-value、shapiro.test()およびks.test()その他のテスト? 私は統計の知識が乏しいので、両方の質問から私を助けてください、ありがとう!(ps: 私は Google とスタックオーバーフローで何度も検索していますが、うまくいかないので、この質問は役に立たないので投票しないでください,Thx! )

Stata プログラムを SAS にリバース エンジニアリングしようとしていgammapますが、Stata の機能と、それが SAS に関連付けられている機能に問題があります。Stata のドキュメントから、このgammap関数は累積ガンマ分布を返すようです。

テストデータ：

したがって、Stata プログラムには次のようなものがあります。

CDF関数の一部として SAS でこれを翻訳しました。

しかし、結果が一致していないので、私の理論は間違っています。

ステータス:

SAS:

CDF正しい相関 SAS コードが何であるか、関数の使用でどこが間違っているかについて誰かが洞察を提供できますか? CDF機能を使用しないでください。

次のグラフに示す入力データ (黒) のヒストグラムがあります。

Gamma distributionデータ全体ではなく、ヒストグラムの最初の曲線 (最初のモード)に合わせようとしています。前のグラフの緑色のプロットは、を利用する次のコードをGamma distribution使用してすべてのサンプルに を当てはめた場合に対応します。pythonscipy.stats.gamma

このデータの興味深いサブセットのみにフィッティングを制限するにはどうすればよいですか?

Update1 (スライス):

前のヒストグラムの最大値を下回る値のみを保持して入力データをスライスしましたが、結果はあまり説得力がありませんでした。

# slice histogram hereこれは、前のコードのコメントの下に次のコードを挿入することで実現されました。

Update2 (scipy.optimize.minimize):

以下のコードは、scipy.optimize.minimize()を使用してエネルギー関数を最小化して を見つける方法を示しています(alpha, beta)。

上記のアルゴリズムは のサブセットに対して収束し、dataの出力oは次のとおりです。

しかし、下のスクリーンショットでわかるように、ガンマ プロットはヒストグラムに適合しません。