使数据适合Java中非标准化学生的t分布

Question

我正在尝试在Java中重新实现一些R代码，因为它将集成到其他代码中，而不是由我控制，它确实需要使用Java。

关键部分是使用数据的时刻（平均值，方差，偏度，峰度）将数据拟合到non-standardized t-distribution。即找到最适合数据的非标准化t分布的参数。

我已经找到了一个使用JRI制作R代码的Java包装器的备份解决方案。但有没有办法在纯Java代码中做到这一点？

Answer 1

所以它实际上并不是很复杂：

 /**
 * Returns the parameters of the Student T distribution which is fitted using the moments given.
 *
 * @param avg: estimated average.
 * @param variance: estimated variance.
 * @param kurtosis: estimated kurtosis.

 * @return double[] {location, scale, degrees of freedom}.
 * @throws Nothing!! (for now)
 */
public static double[] get_Tdistribution_params_from_moments(double avg, double variance, double kurtosis){
    double mu = avg; // localization parameter
    double nu = (6-4*kurtosis)/(3-kurtosis); // degree of freedom
    double sigma = Math.pow(((nu-2)/nu)*variance,0.5); // scale parameter
    return new double[] {mu,sigma, nu};
}