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在R中的分布的MLE : fitdistrplus (SGT分布),我该怎么做?

在R中,要使用fitdistrplus包来拟合SGT分布的最大似然估计(MLE)。下面是一步步的操作指南:

  1. 安装fitdistrplus包:如果你还没有安装fitdistrplus包,可以使用以下命令进行安装:
代码语言:txt
复制
install.packages("fitdistrplus")
  1. 加载fitdistrplus包:安装完成后,使用以下命令加载fitdistrplus包:
代码语言:txt
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library(fitdistrplus)
  1. 准备数据:将你的数据存储在一个向量中,例如data
  2. 定义SGT分布的概率密度函数(PDF):使用以下代码定义SGT分布的概率密度函数。在这个例子中,我们使用了fitdistrplus包中的sgt函数来定义SGT分布的PDF。
代码语言:txt
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dsgt <- function(x, xi, beta, mu, sigma) {
  sgt(x, xi = xi, beta = beta, mu = mu, sigma = sigma)
}
  1. 定义MLE函数:使用以下代码定义MLE函数。在这个例子中,我们使用了fitdistrplus包中的fitdist函数来进行MLE拟合。
代码语言:txt
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fit_sgt <- function(data) {
  fitdist(data, densfun = "dsgt", start = list(xi = 0, beta = 1, mu = 0, sigma = 1))
}
  1. 进行MLE拟合:使用以下代码进行MLE拟合。在这个例子中,我们使用了fitdistrplus包中的fitdist函数来进行MLE拟合,并将结果存储在fit变量中。
代码语言:txt
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fit <- fit_sgt(data)
  1. 查看拟合结果:使用以下代码查看拟合结果。在这个例子中,我们使用了fitdistrplus包中的summary函数来查看拟合结果的摘要信息。
代码语言:txt
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summary(fit)

以上是在R中使用fitdistrplus包进行SGT分布的MLE拟合的步骤。请注意,这只是一个简单的示例,你可能需要根据你的具体数据和需求进行适当的调整。

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