Question

我的问题是我有一组数据我想要分配给它，然后一旦找到分布，就在它上面运行蒙特卡罗模拟来传播找到的分布。

我的第一段代码是：

require(fitdistrplus)
example1<-c(29,23,29,25,26,29,29,27,25,25,25,26,28,25,29,28,28,26,28,25,29,26,30) 
f1<-fitdist(example1,rgamma,method="mle")

如果我然后使用命令

print(f1)

它告诉我形状是204.00 伽马分布的速率为7.568

（请注意我现在适合分布的数字是任意的，我通常会有数百个观察值来适应分布）。

我现在需要帮助的是当我使用包mc2d中的代码来传播此分发时，如下所示：

require(mc2d)
ndunc(1000)
fitted<-mcstoc(rgamma, type="U", shape=204.00, rate=7.569)

目前我不得不从“fitdist”命令的前一个“打印”中手动输入形状和速率到上面的函数中。

我的问题是，有没有办法让mcstoc命令自动从fitdist命令中获取形状和速率，这样我就不必中断代码来手动执行此操作？或者如果使用fitdistrplus软件包和mc2d软件包是不可能的，那么还有另一个软件包可以为我做这个吗？

非常感谢提前！

Answer 1

f1$estimate[1]
#   shape 
#204.0008 

f1$estimate[2]
#    rate 
#7.567762

fitted<-mcstoc(rgamma, type="U", shape=f1$estimate[1], rate=f1$estimate[2])

Answer 2

myFunction <- function (data){
    f1<-fitdist(data,rgamma,method="mle")
    fitted<-mcstoc(rgamma, type="U", shape=f1$estimate[1], rate=f1$estimate[2])
    return(fitted)
}

example1<-c(29,23,29,25,26,29,29,27,25,25,25,26,28,25,29,28,28,26,28,25,29,26,30)

fitted.example1 <- myFunction(exemple1)

此功能尚未经过测试。

Answer 3

如果您不想输入参数名称，你可以使用do.call：

fitted <- do.call( 
  function(...) mcstoc(rgamma, type="U", ...), 
  as.list(f1$estimate) 
)

如何找到一组数据的分布，然后进一步传播此分布？

3 个答案: