वितरण को फिट करने के लिए आर में फिटडिस्ट्र () का उपयोग कैसे करें

आप संभावना फ़ंक्शन को अधिकतम करके वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए R में MASS पैकेज से फिटडिस्ट्र () फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं।

यह फ़ंक्शन निम्नलिखित मूल सिंटैक्स का उपयोग करता है:

फिटडिस्ट्र(एक्स, डेंसफन,…)

सोना:

• x : वितरण के मूल्यों का प्रतिनिधित्व करने वाला एक संख्यात्मक वेक्टर
• डेंसफन : मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए वितरण

ध्यान दें कि डेंसफन तर्क निम्नलिखित संभावित वितरण नामों को स्वीकार करता है: बीटा , कॉची , ची-स्क्वायर , एक्सपोनेंशियल , गामा , ज्यामितीय , लॉगनॉर्मल , लॉजिस्टिक , नकारात्मक द्विपद , सामान्य , पॉइसन , टी , और वेइबुल ।

निम्नलिखित उदाहरण दिखाता है कि अभ्यास में फिटडिस्ट्र () फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें।

उदाहरण: आर में वितरण को फिट करने के लिए फिटडिस्ट्र () फ़ंक्शन का उपयोग कैसे करें

मान लीजिए कि हम सामान्य वितरण का अनुसरण करने वाले 200 मानों का एक वेक्टर उत्पन्न करने के लिए R में rnorm() फ़ंक्शन का उपयोग करते हैं:

 #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

हम डेटा मानों के वितरण को देखने के लिए हिस्टोग्राम बनाने के लिए हिस्ट () फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 hist(data, col=' steelblue ')

हम देख सकते हैं कि डेटा वास्तव में सामान्य रूप से वितरित प्रतीत होता है।

फिर हम इस वितरण के मापदंडों का अनुमान लगाने के लिए फिटडिस्ट्र() फ़ंक्शन का उपयोग कर सकते हैं:

 library (MASS)

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

      mean sd    
  10.1066189 2.7803148 
 (0.1965979) (0.1390157)

फिटडिस्ट्र () फ़ंक्शन का अनुमान है कि मानों का वेक्टर 10.1066189 के माध्य और 2.7803148 के मानक विचलन के साथ एक सामान्य वितरण का अनुसरण करता है।

ये मान आश्चर्यजनक नहीं होने चाहिए क्योंकि हमने 10 के औसत मान और 3 के मानक विचलन के साथ rnorm() फ़ंक्शन का उपयोग करके डेटा तैयार किया है।

अतिरिक्त संसाधन

निम्नलिखित ट्यूटोरियल बताते हैं कि आर में अन्य सामान्य कार्य कैसे करें:

आर में सामान्य वितरण कैसे प्लॉट करें
आर में सामान्य वितरण कैसे उत्पन्न करें
आर में सामान्यता के लिए शापिरो-विल्क परीक्षण कैसे करें