問題タブ [goodness-of-fit]

データに分布を当てはめたい。r の fitdistrplus パッケージを使用して、ディストリビューションを見つけます。さまざまな分布の適合度の結果を比較して、どちらが自分のデータにより適合しているかを確認できますが、各分布の適合度検定の pvalue を確認する方法がわかりません。結果は、ガンマ分布、対数正規分布、指数分布の中で、アンダーソン ダーリン検定の統計がより低いことを示している可能性がありますが、これらの検定の p 値が帰無仮説を棄却しないかどうかを確認する方法がわかりません。pvaluesを与えるRの組み込み関数はありますか? 例として使用したコードを次に示します。

このコードは、0 から 100 までの 50 個の乱数を作成し、これらのデータに最適なモデルを見つけようとします。descdist(d) が gamma と exponential が最適適合モデルの 2 つの候補であることを示している場合、 fitg と fitg2 はそれらの関連モデルを見つけます。最後の行では、Ks とアンダーソン ダーリングの統計を比較して、どの分布が最も適合しているかを示しています。これらのテストの値が低い分布が最適です。ただし、比較する前に fitg と fitg2 の p 値を見つける方法がわかりません。これらの分布のいずれもこれらのデータに当てはまらないことを pvalues が示している場合、適合度の統計を私の知識と比較しても意味がありません。

どんな助けでも大歓迎です。ありがとう

サイズ $n$ のサンプル $x$ があり、$n$ は偶数です。$H_0$ は集合 $\{1,\dots,S\}$ 上の一様分布です。基本的に私はこれを行います：

その後、独立性のためではなく、フィット感の良さのためにカイ 2 乗検定を使用したいと思います。より正確には、ランダム変数 ${x_1,x_2,\ldots, x_n}$ のシーケンスがありましたが、今度はランダム ベクトル ${(x_1,x_2), (x_3,x_4), \ldots, (x_ {n-1}, x_n)}$ セット $\{1,\dots,S\}^2$ の一様分布について $H_0^*$ をテストしたいと思います。

Rhelpのchisq.test に関するページに少し混乱しています。上記のコード チャンクで作成された を使用して、カイ 2 乗検定を独立性の良さではなく (!) フィットの良さで処理するにはどうすればよいですか?table

それは...ですか

私が探しているものは何ですか？

完全階乗に 2 つの予測子があるデータに対して、R で一般化された線形モデルを (glm() を使用して) 当てはめることに取り組んでいます。ガンマ ファミリが使用する適切な誤差分布であると確信していますが、どのリンク関数を使用するかについては確信が持てないため、考えられるすべてのリンク関数を相互にテストしたいと考えています。もちろん、リンク関数ごとに個別のモデルを作成して逸脱度を比較することで、これを手動で行うこともできますが、これを実行して結果をコンパイルする R 関数があると思います。私はCRAN、SO、Cross-validated、およびWebを検索しました-見つけた最も近い関数はclm2でしたが、clmとは何かを理解していることに基づいて、累積リンクモデルが必要だとは思いません.

私の現在のモデルは次のようになります。

このモデルを、このような「リンクの良さ」テストを行う R 関数にコーディングするにはどうすればよいですか?

（そのようなテストの統計的妥当性に関する限り、この議論と統計学のポスドクとの議論により、リンクが異なることを除いて同一である一般化された線形モデル間のAICまたは逸脱を比較するのに有効であると私は信じています機能）

小売チェーン ネットワークからのデータの分布を見つける必要があります (すべての店舗での製品の需要)。EasyFit (最適な分布をチェックするために 82 の分布があります) を使用して分布を適合させようとしましたが、データに適合する分布はありませんでした。何ができるでしょうか？データ分布が複数の分布の合計または畳み込みであるかどうかを確認する方法はありますか? データセットからスパイク、季節性、または販促データを削除しましたが、まだ分布が適合しません。

PYMC 2.3.4 を使用しています。私は素晴らしいと思いました。ここで、ドキュメントのセクション 7.3 ( https://pymc-devs.github.io/pymc/modelchecking.html )に示されているように、フィットとプロットの不一致をうまく処理したいと思います。不一致プロットの入力

1. x: データ
2. x_sim: 事後分布サンプル
3. x_exp:expected value 最初の 2 つは理解できますが、3 番目は理解できません

これがコード

すべてが正常に機能し、不一致をプロットしようとしましたが、期待値として何を入れればよいかわかりません。今まで私はこのようにしてきました：

しかし、私はエラーがあります

私に何ができる？期待値を作成する方法のダミーの例を教えてください。さらに、関数を使用すると

配列の最後のエントリのプロットのみが実行されます。各エントリのプロットを取得するにはどうすればよいですか?

ご協力ありがとうございました

そのため、現在調査を行っており、推定方法の精度をテストしたいと考えています。ディストリビューションに適合度テストを適用したいと考えています。私は、Matlab がこれを行うためのネイティブな方法を持っていることを望んでいました。あるいは、誰かがすでにこのための何らかのコードを書いているかもしれません。

今私の仕事は次のとおりです: n 個の観測値を持つ多変量修正パレート分布があります。それをシミュレートした後、n x mの行列が得られます。ここで、mは従属パレート確率変数の数です。

私はこのようなものを実行したいと思います.m次元、またはできればコルモゴロフテストにのみ一般化されています。

これまでのところ、私の研究では、これを Copulas で行う方法しか見つかりませんでしたが、それはまさに私が望んでいるものではありません。

私は自分のコードを書くこともできましたが、コミュニティによって既に書かれてテストされているものがあることを望んでいました.