ဖြန့်ဝေမှုများကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်အတွက် r တွင် fitdistr() ကိုအသုံးပြုနည်း

ဖြစ်နိုင်ခြေရှိသောလုပ်ဆောင်ချက်ကို အမြင့်ဆုံးချဲ့ခြင်းဖြင့် ဖြန့်ဖြူးမှု၏ဘောင်များကို ခန့်မှန်းရန် fitdistr() လုပ်ဆောင်ချက်ကို R ရှိ MASS ပက်ကေ့ခ်ျမှ သင်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ဤလုပ်ဆောင်ချက်သည် အောက်ပါအခြေခံ syntax ကိုအသုံးပြုသည်-

fitdistr(x၊ densefun၊ …)

ရွှေ-

• x : ဖြန့်ဖြူးမှုတန်ဖိုးများကို ကိုယ်စားပြုသည့် ကိန်းဂဏန်း vector တစ်ခု
• densefun : ဘောင်များအတွက် ခန့်မှန်းရန် ဖြန့်ဖြူးမှု

densefun အငြင်းအခုံသည် အောက်ပါအလားအလာရှိသော ဖြန့်ဖြူးရေးအမည်များကို လက်ခံသည်- beta ၊ cauchy ၊ chi-square ၊ exponential ၊ gamma ၊ geometric ၊ lognormal ၊ logistic ၊ negative binomial ၊ normal ၊ Poisson ၊ t နှင့် Weibull တို့ကို သတိပြုပါ။

အောက်ဖော်ပြပါ ဥပမာသည် fitdistr() လုပ်ဆောင်ချက်ကို လက်တွေ့တွင် မည်သို့အသုံးပြုရမည်ကို ပြသထားသည်။

ဥပမာ- R တွင် ဖြန့်ဝေမှုများကို အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေရန်အတွက် fitdistr() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနည်း

ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုနောက်ဆက်တွဲဖြစ်သော တန်ဖိုး 200 ၏ vector ကိုထုတ်လုပ်ရန် R တွင် rnorm() function ကိုအသုံးပြုသည်ဆိုပါစို့။

 #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

ဒေတာတန်ဖိုးများ ဖြန့်ဖြူးမှုကို မြင်သာစေရန် hist() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ အသုံးပြုနိုင်သည်။

 hist(data, col=' steelblue ')

ဒေတာများသည် ပုံမှန်အတိုင်း ဖြန့်ဝေနေပုံပေါ်သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့တွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။

ထို့နောက် ဤဖြန့်ဖြူးမှု၏ ဘောင်များကို ခန့်မှန်းရန် fitdistr() လုပ်ဆောင်ချက်ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

 library (MASS)

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

      mean sd    
  10.1066189 2.7803148 
 (0.1965979) (0.1390157)

fitdistr() လုပ်ဆောင်ချက်သည် တန်ဖိုးများ၏ vector သည် ပုံမှန်ဖြန့်ဝေမှုအား ပျမ်းမျှ 10.1066189 နှင့် 2.7803148 ၏ စံသွေဖည်မှုဖြင့် ခန့်မှန်းပေးပါသည်။

rnorm() လုပ်ဆောင်ချက်ကို ပျမ်းမျှတန်ဖိုး 10 နှင့် 3 ၏ စံသွေဖည်မှုဖြင့် ဒေတာကို ထုတ်ပေးသောကြောင့် ဤတန်ဖိုးများသည် အံ့သြစရာမဖြစ်သင့်ပါ။

ထပ်လောင်းအရင်းအမြစ်များ

အောက်ဖော်ပြပါ သင်ခန်းစာများသည် R တွင် အခြားဘုံအလုပ်များကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်ကို ရှင်းပြသည်-

R ဖြင့် ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးနည်း
R တွင် ပုံမှန်ဖြန့်ဖြူးနည်း
R တွင်ပုံမှန်ဖြစ်ရန်အတွက် Shapiro-Wilk စမ်းသပ်နည်း