在R中自动化分配

Question

我正在尝试自动化在R中拟合最合适的分布的过程。 我有一个excel专栏，其中包含汽车产品失效的时间。我在R中输入文件并读取列。现在，我想使用拟合优度检验来确定哪种分布最适合数据。我希望输出作为以表格格式显示的不同分布的所有测试的结果，以帮助比较结果。 是否可以使用R自动化整个流程，而不是使用fitdistplus等功能逐步执行每个流程？ 有什么建议？ 我使用了这样的对数似然函数，似乎工作正常。我可以使用哪些更多测试？ 这是loglik函数的代码 -

library(gdata)
Excel<-read.xls("Failtime.xls", sheet="CPART10", perl="perl.exe")
attach(Excel)
x<-Time_to_Fail
library(MASS)

distributions = c("normal","exponential","binomial""negative binomial","gamma","t","lognormal")
x = x[ x >= 0 ]
for ( dist in distributions ) {
print( paste( "fitting parameters for ", dist ) )
params = fitdistr( x, dist )
print( params )
print( summary( params ) )
print( params$loglik )
y<-params$loglik
}

Answer 1

我在为失败数据拟合分布时遇到的最好的软件是来自Reliasoft的Weibull ++。他们描述了他们的“分发向导”算法here。与该软件一样好，它只是一种工具，仍然需要专家判断。所以我不知道是否有可能真正实现配送的自动化。