كيفية استخدام fitdistr() في r لتناسب التوزيعات

يمكنك استخدام الدالة fitdistr() من حزمة MASS في R لتقدير معلمات التوزيع عن طريق تعظيم دالة الاحتمالية.

تستخدم هذه الوظيفة بناء الجملة الأساسي التالي:

fitdistr(x، Densefun، …)

ذهب:

• x : متجه عددي يمثل قيم التوزيع
• كثيفة : التوزيع لتقدير المعلمات

لاحظ أن الوسيطة Densifun تقبل أسماء التوزيع المحتملة التالية: beta و cauchy و chi-square و Asاسي و gamma و Engineering و lognormal و logist و negative ذات الحدين وnormal و Poisson و t و Weibull .

يوضح المثال التالي كيفية استخدام الدالة fitdistr() عمليًا.

مثال: كيفية استخدام الدالة fitdistr() لملاءمة التوزيعات في R

لنفترض أننا نستخدم الدالة rnorm() في R لإنشاء متجه من 200 قيمة يتبع التوزيع الطبيعي:

 #make this example reproducible
set. seeds (1)

#generate sample of 200 observations that follows normal dist with mean=10 and sd=3
data <- rnorm(200, mean=10, sd=3)

#view first 6 observations in sample
head(data)

[1] 8.120639 10.550930 7.493114 14.785842 10.988523 7.538595

يمكننا استخدام الدالة hist() لإنشاء رسم بياني لتصور توزيع قيم البيانات:

 hist(data, col=' steelblue ')

يمكننا أن نرى أن البيانات تظهر بالفعل موزعة بشكل طبيعي.

يمكننا بعد ذلك استخدام الدالة fitdistr() ‎ لتقدير معاملات هذا التوزيع:

 library (MASS)

#estimate parameters of distribution
fitdistr(data, “ normal ”)

      mean sd    
  10.1066189 2.7803148 
 (0.1965979) (0.1390157)

تقدر الدالة fitdistr() أن متجه القيم يتبعتوزيعًا طبيعيًا بمتوسط قدره 10.1066189 وانحراف معياري قدره 2.7803148 .

لا ينبغي أن تكون هذه القيم مفاجئة لأننا أنشأنا البيانات باستخدام الدالة rnorm() بقيمة متوسطة 10 وانحراف معياري قدره 3.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ المهام الشائعة الأخرى في R:

كيفية رسم التوزيع الطبيعي في R
كيفية إنشاء التوزيع الطبيعي في R
كيفية إجراء اختبار شابيرو ويلك للحياة الطبيعية في R