{"id":4492,"date":"2023-07-10T16:58:21","date_gmt":"2023-07-10T16:58:21","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/"},"modified":"2023-07-10T16:58:21","modified_gmt":"2023-07-10T16:58:21","slug":"fitdistr-r","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/","title":{"rendered":"Come utilizzare fitdistr() in r per adattare le distribuzioni"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u00c8 possibile utilizzare la funzione <strong>fitdistr()<\/strong> del pacchetto <strong>MASS<\/strong> in R per stimare i parametri di una distribuzione massimizzando la funzione di verosimiglianza.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questa funzione utilizza la seguente sintassi di base:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>fitdistr(x, densefun, \u2026)<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>x<\/strong> : Un vettore numerico che rappresenta i valori della distribuzione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>densefun<\/strong> : la distribuzione per la quale stimare i parametri<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Tieni presente che l&#8217;argomento <strong>densefun<\/strong> accetta i seguenti nomi di distribuzione potenziale: <strong>beta<\/strong> , <strong>cauchy<\/strong> , <strong>chi quadrato<\/strong> , <strong>esponenziale<\/strong> , <strong>gamma<\/strong> , <strong>geometrica<\/strong> , <strong>lognormale<\/strong> , <strong>logistica<\/strong> , <strong>binomiale negativa<\/strong> , <strong>normale<\/strong> , <strong>Poisson<\/strong> , <strong>t<\/strong> e <strong>Weibull<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">L&#8217;esempio seguente mostra come utilizzare nella pratica la funzione <strong>fitdistr()<\/strong> .<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Esempio: come utilizzare la funzione fitdistr() per adattare le distribuzioni in R<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di utilizzare la funzione <strong>rnorm()<\/strong> in R per generare un vettore di 200 valori che segue una distribuzione normale:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible\n<span style=\"color: #000000;\">set. <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (1)<\/span>\n\n#generate sample of 200 observations that follows normal dist with mean=10 and sd=3<\/span>\ndata &lt;- rnorm(200, mean=10, sd=3)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first 6 observations in sample\n<\/span>head(data)\n\n[1] 8.120639 10.550930 7.493114 14.785842 10.988523 7.538595\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo usare la funzione <strong>hist()<\/strong> per creare un istogramma per visualizzare la distribuzione dei valori dei dati:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\">hist(data, col=' <span style=\"color: #ff0000;\">steelblue<\/span> ')\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11442 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaldistr1.png\" alt=\"Generare una distribuzione normale in R\" width=\"452\" height=\"451\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo vedere che i dati appaiono effettivamente distribuiti normalmente.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Possiamo quindi utilizzare la funzione <strong>fitdistr()<\/strong> per stimare i parametri di questa distribuzione:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">library<\/span> (MASS)\n\n<\/span>#estimate parameters of distribution\n<span style=\"color: #000000;\">fitdistr(data, \u201c <span style=\"color: #ff0000;\">normal<\/span> \u201d)\n\n      mean sd    \n  10.1066189 2.7803148 \n (0.1965979) (0.1390157)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La funzione <strong>fitdistr()<\/strong> stima che il vettore dei valori segua una <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/la-distribuzione-normale\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">distribuzione normale<\/a> con una media di <strong>10.1066189<\/strong> e una deviazione standard di <strong>2.7803148<\/strong> .<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questi valori non dovrebbero sorprendere poich\u00e9 abbiamo generato i dati utilizzando la funzione <strong>rnorm()<\/strong> con un valore medio di 10 e una deviazione standard di 3.<\/span><\/p>\n<h2> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni in R:<\/span><\/p>\n<p> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/tracciare-la-distribuzione-normale-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come tracciare una distribuzione normale in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/generare-una-distribuzione-normale-in-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Come generare una distribuzione normale in R<\/a><br \/> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/test-shapiro-wilk-r\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">Come eseguire un test di Shapiro-Wilk per la normalit\u00e0 in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00c8 possibile utilizzare la funzione fitdistr() del pacchetto MASS in R per stimare i parametri di una distribuzione massimizzando la funzione di verosimiglianza. Questa funzione utilizza la seguente sintassi di base: fitdistr(x, densefun, \u2026) Oro: x : Un vettore numerico che rappresenta i valori della distribuzione densefun : la distribuzione per la quale stimare i [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Come utilizzare fitdistr() in R per adattare le distribuzioni \u2013 Statorials<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Questo tutorial spiega come utilizzare la funzione fitdistr() in R per adattare le distribuzioni, inclusi esempi.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Come utilizzare fitdistr() in R per adattare le distribuzioni \u2013 Statorials\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Questo tutorial spiega come utilizzare la funzione fitdistr() in R per adattare le distribuzioni, inclusi esempi.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-10T16:58:21+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/normaldistr1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Benjamin anderson\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"1 minuto\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/\",\"name\":\"Come utilizzare fitdistr() in R per adattare le distribuzioni \u2013 Statorials\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-10T16:58:21+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-10T16:58:21+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\"},\"description\":\"Questo tutorial spiega come utilizzare la funzione fitdistr() in R per adattare le distribuzioni, inclusi esempi.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"it-IT\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/fitdistr-r\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Casa\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Come utilizzare fitdistr() in r per adattare le distribuzioni\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"La tua guida all&#039;alfabetizzazione statistica!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"it-IT\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/0896f191fb9fb019f2cd8623112cb3ae\",\"name\":\"Benjamin anderson\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"it-IT\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/it\/wp-content\/uploads\/2023\/10\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"Benjamin anderson\"},\"description\":\"Ciao, sono Benjamin, un professore di statistica in pensione diventato insegnante dedicato di Statorials. 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