最大似然对数正态R和SAS

Question

我正在将SAS代码转换为R，并且使用直方图和中点在SAS单变量过程中使用对数正态分布。结果是一个包含以下变量的表

  

EXPPCT - 根据可选的拟合分布（此处为对数正态分布）确定的直方图区间中的总体估计百分比

     

OBSPCT - 直方图区间

中变量值的百分比      

VAR - 变量名称

     

MIDPT - 直方图间隔的中点

SAS可以选择在应用发布时考虑zeta，theta和sigma参数的MLE。

现在我能够找到在R中执行此操作的方法。当在SAS中估计三个参数时，我的唯一问题出现在似然估计中。 R给了我不同的价值观。

我在R中使用以下MLE。

library(fitdistrplus)
set.seed(0)
cd <- rlnorm(40,4)
pars <- coef(fitdist(cd, "lnorm"))

  meanlog     sdlog 
4.0549354 0.8620153 

我在SAS中使用以下MLE。 （est选项）

proc univariate data = testing;
histogram cd /lognormal (theta = est zeta=est sigma=est)
midpoints = 1 to &maxx. by 100
outhistogram = this;
run;

＆amp; maxx表示输入的最大值。可以在here找到SAS运行的结果。

我是统计学的新手，无法在SAS中找到用于MLE的方法，也不知道如何在R中估算相同的方法。

提前致谢。

Answer 1

我发现这些包EnvStats和FAdist让我估计阈值参数并使用这些参数来拟合3参数对数正态分布。 Backlin对参数是正确的。目前，参数不完全匹配，但最终结果与SAS相同。非常感谢你。