問題タブ [goodness-of-fit]
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r - コンポーネント値が最も低い変数の名前をすばやく見つける方法
分布をフィッティングし、分布名、平均値、sd などで構成されるベクトルを返す関数があります。いくつかの分布をテストしていますが、考慮すべきゼロが多すぎると狂ってしまうため、gofstat() に頼ることはできません。 .
したがって、いくつかの変数の AIC を手動で比較し、どれが実際に「fitdist」クラスであるかを判断し、AIC が最も低い変数の名前を返す必要があります。それができたら、平均、標準偏差などを計算して返します。
コードは現在次のようになっています。
それは機能しますが、考慮すべき数千のサンプルでは非常に遅くなります。それを最適化し、「よりクリーン」で高速にする方法の提案を歓迎します。
ところで、これは私が以前に持っていたものですが、前述したように、サンプルがあまりにも多くのゼロで構成されているため、適合していませんでした (しゃれは意図的ではありません!)
ans[!test & ok] のエラー <- rep(no, length.out = length(ans))[!test & : 置換の長さはゼロです
scipy - 2 つのサンプルの累積分布の計算
任意の 2 つのサンプルの CDF 間の最大距離を計算するks テスト (2 サンプル)の scipy コードを実行していました。累積分布関数を計算するためのコード(CDF)。
cdf を計算するための行のロジックを理解できません。最初にdata1anddata2をソートしてから、 と の両方でnp.searchsortedの位置を見つけようとしています。は sortedとの連結に他なりません。data_alldata1data2data_alldata1data2
data2の最小値が 未満の場合はどうでしょうかdata1。cdfそれは値とともに減少してはならないという仮定に違反していませんか