将双模/双高斯分布拟合到R中的数据集
双模/双高斯分布是一种统计学中常用的概率分布模型，用于描述具有两个峰值的数据集。在R语言中，可以使用适当的统计包来拟合双模/双高斯分布到数据集中。
一个常用的R包是"mixtools"，它提供了用于混合分布建模的函数。下面是一个完整的答案示例：
双模/双高斯分布是一种概率分布模型，用于描述具有两个峰值的数据集。在R语言中，可以使用mixtools包来拟合双模/双高斯分布到数据集中。
mixtools包提供了fitdistrplus函数，可以用于拟合混合分布模型。首先，需要安装并加载mixtools包：
install.packages("mixtools")
library(mixtools)接下来，可以使用fitdistrplus函数来拟合双模/双高斯分布到数据集中。假设数据集保存在一个名为"dataset"的向量中：
fit <- fitdistrplus::fitdist(dataset, "normmix")fitdistrplus::fitdist函数的第一个参数是数据集，第二个参数是分布模型的名称。在这里，我们使用"normmix"表示双高斯分布模型。
拟合完成后，可以使用summary函数查看拟合结果的摘要信息：
summary(fit)此外，还可以使用densityplot函数绘制拟合结果的密度图：
densityplot(fit)以上是使用mixtools包拟合双模/双高斯分布到R中的数据集的基本步骤。对于更复杂的数据集和分布模型，可能需要进行参数调整和模型选择。
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注意：本答案仅提供了一个基本的拟合双模/双高斯分布的方法示例，并介绍了腾讯云的相关产品。对于更深入的理解和应用，建议参考相关文档和学习资料。
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3回答
我从R中的fitdist()包中知道了fitdistrplus函数，但是我不能用它来预测高斯分布。我可以预测正常，逻辑，威布尔等。我如何使用它的高斯？还有其他方法可以预测吗？
浏览 0提问于2016-11-08得票数 -1
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我想在单个图中比较不同分布与我的数据的拟合程度。fitdistrplus包中的qqcomp函数几乎完成了我想要做的事情。然而，我唯一的问题是，它主要是使用基本R图编写的，而我所有的其他图都是用ggplot2编写的。我基本上只想自定义qqcomp图，使其看起来像是在ggplot2中创建的。 从文档(https://www.rdocumentation.org/packages/fitdistrplus/versions/1.0-14/topics/graphcomp)中我了解到，通过设置plotstyle="ggplot"，这是完全可能的。然而，如果我这样做，绘图上没有显示任何
浏览 47提问于2019-12-30得票数 3
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R中的伽马分布下限
、、、
我想将伽马分布拟合到由338个元素组成的数据集中，具有固定的低阈值(我使用的是R)。为了表示这个下限，我想使用带有三个参数的伽马，加上位置。这是我的密码：
library(FAdist)
library(fitdistrplus)
fit <- fitdist(mydata,"gamma3",start=list(1,1,mythreshold))
每次运行代码时，我都会得到相同的错误：
<simpleError in optim(par = vstart, fn = fnobj, fix.arg = fix.arg, obs = data, gr = gr
浏览 0提问于2016-12-26得票数 2
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为了简要介绍背景知识，我习惯于描述火灾大小的分布，该分布假定遵循对数正态分布(小火灾多，大火灾少)。对于我的特定应用程序，我只对落入特定大小范围(> min，< max)的fires感兴趣。因此，我正在尝试将对数正态分布拟合到两端都已被审查的数据集。本质上，我希望找到对数正态分布(µ和sigma)的参数，在审查之前最适合完全分布。考虑到我只看了分布的一部分，我可以拟合分布吗？
我做了一些实验，但被难住了。下面是一个例子：
# Generate data #
D <- rlnorm(1000,meanlog = -0.75, sdlog = 1.5)
# Censor data
浏览 2提问于2013-06-06得票数 4
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我有一个函数来拟合一个分布，并返回一个由分发名、均值、sd等组成的向量。我正在测试几个发行版，但我不能依赖gofstat()，因为当有太多的零需要考虑时，它就会发疯。
因此，我必须对几个变量进行手工AIC比较，确定哪些变量实际上属于"fitdist“类，并以最低的AIC返回变量的名称。一旦我有了它，我计算平均值，sd等，然后返回。
目前的代码如下：
library(fitdistrplus)
fit_distr <- function(data){
fe <- tryCatch(fitdist(data, "exp"), error = function
浏览 0提问于2018-03-22得票数 0
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1回答
为什么我得到线而不是标准气泡在我的q-q图？
我的代码：
data <- read.csv("C:\\Users\\anton\\SanFrancisco.csv")
x <- data$ï..San.Francisco
head(x)
library("fitdistrplus")
fitnor <- fitdist(x, "norm")
fitlogis <- fitdist(x, "logis")
qqcomp(list(fitnor, fitlogis), legendtext=c(&#
浏览 4提问于2020-10-13得票数 1
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我正在对一些数据拟合Pareto分布，并且已经估计了这些数据的最大似然估计。现在我需要从它创建一个fitdist (fitdistrplus库)对象，但我不确定该如何做。我需要一个fitdist对象，因为我想创建qq，密度等图的函数，如密集。有人能帮帮忙吗？ 我首先计算MLEs的原因是因为fitdist没有正确地这样做-即使我给出了正确的MLEs作为起始值，估计值也总是放大到无穷大(见下文)。如果之前手动给fitdist我的参数的选择是不可能的，那么fitdist中有没有一种优化方法可以正确地估计pareto参数？ 我没有发布原始数据的权限，但这里是在原始数据上使用伽马分布/帕累托分布的ML
浏览 78提问于2020-10-20得票数 0
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2回答
我正在尝试将分布与我从显微镜图像中收集的一些数据进行拟合。我们知道在152处的峰值是由泊松过程引起的。我想要将分布拟合到图像中心的大密度，而忽略高强度数据。我知道如何将正态分布拟合到数据(红色曲线)，但它不能很好地捕捉右侧的厚尾。虽然泊松分布应该能够模拟向右的尾部，但它也做不到很好的工作(绿色曲线)，因为分布的模式是152。
PD = fitdist(data, 'poisson');
λ= 152的泊松分布看起来非常像高斯分布。
有没有人知道如何拟合一个分布，以便很好地捕捉数据的右尾？
浏览 2提问于2012-05-09得票数 5
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1回答
为了为我的数据集拟合几种概率分布，我尝试了使用car和MASS包的几种分布，例如对于泊松分布：
require(car); require (MASS)
#Data set
X1 <- rnorm(100, 175, 7)
Y1 <- rbinom(100,1, 0.35)
##Fitting Poisson:
poisson <- fitdistr(Y1, "Poisson")
qqp(Y1, "pois", poisson$estimate)
但是，如果我的选项是二项式分发，MASS包不支持这种分发，那么我使用fitdistrplus包：
浏览 3提问于2017-01-27得票数 1
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2回答
我在R中创建的模型是：
fit <- lm(hired ~ educ + exper + sex, data=data)
我不确定的是如何拟合模型来预测感兴趣的概率，其中p=pr(雇用= 1)。
感谢你的帮助，克雷
编辑:那么glm在我的模型中扮演什么角色？(我的答案如下)基于Jason对Greg的答案所做的编辑，我看不出它具体做了什么。
我的回答是否分析了被录用的几率？
浏览 0提问于2012-11-11得票数 0
我尝试使用pre()函数在插入符号中实现规则，以完成分类任务。我使用以下命令训练模型
fit = pre(output~.,data=train)
我假设创建的fit对象是一个模型，该模型具有“规则和原始特征”作为其预测器，并可用于对测试数据进行预测。
我不清楚如何使用这个模型来预测测试数据的输出。
我尝试使用预测命令predict(fit,test_data)对test_data进行预测，结果是get是数值向量，值的范围从.9到1.9
如果有人能在这方面指导我，我会很有帮助。我想知道创建的fit对象是否是一个模型，如果是，如何使用它来预测测试数据
问候你，JJ
浏览 0提问于2020-08-14得票数 0
1回答
我希望将加权分布与我拥有的数据集相匹配。
我目前正在使用fitdist命令，但不知道是否有一种增加权重的方法。
library(fitdistrplus)
df<-data.frame(value=rlnorm(100,1,0.5),weight=runif(100,0,2))
#This is what I'm doing but not really what I want
fit_df<-fitdist(df$value,"lnorm")
#How to do this
fit_df_weighted<-fitdist(df$value,&#
浏览 0提问于2013-11-12得票数 6
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3回答
我正在尝试将多元正态分布拟合到我收集的数据中，以便从中提取样本。我知道如何使用fitdist函数(带有'Normal'选项)来拟合(单变量)正态分布。
对于多元正态分布，我如何做类似的事情？
在每个维度上单独使用fitdist不是假设变量是不相关的吗？
浏览 2提问于2014-08-02得票数 5
1回答
我试图使用R中的fitdist()函数来拟合我的数据，我通过关键字'norm'和'lnorm'成功地使用了正态分布和对数正态分布，这是我在网上搜索到的。
我无法让其他发行版工作；fitdist()的帮助是：
distr:一个字符串"name“，命名对应的密度函数dname、相应的分布函数pname和相应的分位函数qname，或者直接定义密度函数。
我检查了，当在R命令行中输入?norm或?norm时，既没有找到函数norm()，也没有找到lnorm()。这完全让我困惑。
例如，当我尝试使用fitdist(data, 'poisson
浏览 0提问于2018-02-08得票数 1
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我有一个价值超过2000万的大数据，由于隐私和代码的可重复性，我使用mydata来代替它。
set.seed(1234)
mydata <- rlnorm(28000000,3.14,1.3)
我想找出哪些已知的发行版最适合mydata，因此选择了fitdistrplus包中的fitdist函数。
library(fitdistrplus)
fit.lnorm <- fitdist(mydata,"lnorm")
fit.weibull <- fitdist(mydata, "weibull")
fit.gamma <- fitdist(
浏览 0提问于2016-07-06得票数 0
1回答
我想用表单-a*sin(b*x + c) (或者可能也可以用-a*sin(2*x))的函数来拟合下面所附的数据，其中a b c作为要确定的值。我使用了scipy.optimize.curve_fit，但是它工作得不太好(正如您在这个中看到的那样)。我怎样才能改善这一点？
代码：
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt
data = open('pruebaData.dat', 'r')
lines = data.readlines()[1:]
x = []
y = []
浏览 2提问于2017-07-19得票数 1
我正在尝试将一个发行版与我的数据(ssdist；ssi是值)相匹配，但是我一直被抛出下面的错误代码，我不知道为什么。值得注意的是，错误只抛给pois和nbinom，它们是我认为最适合数据的发行版。
错误：：fitdist(ss$ssiss$name == s，distr = "nbinom")：函数mle无法估计参数，错误代码为100
这是我的代码：
ssdist <- read_excel(here("Data/Raw/ssdist.xlsx")) %>%
verify(has_all_names("name", "s
浏览 5提问于2022-05-19得票数 0
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我想定义我自己的分布函数，以便在R中使用fitdist或fitdistr函数，例如在fitdistrplus包中使用fitdist。我定义了一个名为sgamma的定制发行版，如下所示：
dsgamma<-function(x,shape){return(dgamma(x,shape,scale=1));}
qsgamma<-function(p,shape){return(qgamma(p,shape,scale=1));}
psgamma<-function(q,shape){return(pgamma(q,shape,scale=1));}
rsgamma<-fun
浏览 2提问于2014-07-24得票数 5
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我在包rplcon()中使用poweRlaw函数生成一些随机变量。
data <- rplcon(1000,10,2)
现在，我想知道哪些已知的发行版最适合数据。洛格诺姆？经验？伽马？权力法？指数截止的幂律？
所以我在包fitdist()中使用函数fitdistrplus
fit.lnormdl <- fitdist(data,"lnorm")
fit.gammadl <- fitdist(data, "gamma", lower = c(0, 0))
fit.expdl <- fitdist(data,"exp")
由于
浏览 5提问于2016-05-11得票数 3
2回答
library(VGAM)
library(fitdistrplus)
fitdist(u_NI$k_u, 'truncpareto',
start = list(lower=1,
upper=42016,
shape=1)) -> fit.k_u
length(u_NI$k_u) = 637594
我发现了一个错误：
<simpleError in optim(par = vstart, fn = fnobj, fix.arg = fix.arg, obs
浏览 10提问于2022-02-05得票数 0
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