例如,我有以下数据:
x-c(73,6,77,81,91,120,150,61,65,68,18,20,23,12,14,18,23,26
+26,27,2,3,3,40,41,41,6,10,11,12,37,38,38,6,73,6,51)
,我想计算伽马分布的a = shape和b = scale参数。我想解决这个非线性系统
a*b=m1
a*b^2+(a^2)*(b^2)=m2
m1和m2是这些
m1<-sum(x)/length(x)
m2<-sum((x)^2)/length(x)
我可以用手和计算器来解决它,但是我想知道如何用R立即解决这个问题
答案 0 :(得分:1)
R可以很容易地做到这一点
library(nleqslv)
f <- function(x) {
a<-x[1]
b<-x[2]
c(a*b-m1,a*b^2+(a^2)*(b^2)-m2)
}
nleqslv(c(1,30), f)
输出应如下所示:
$`x`
[1] 1.286486 30.595840
$fvec
[1] -9.663381e-13 -1.396074e-10
$termcd
[1] 1
$message
[1] "Function criterion near zero"
$scalex
[1] 1 1
$nfcnt
[1] 11
$njcnt
[1] 2
$iter
[1] 10
您可以通过提供渐变来使事情变得更健壮。当然,R还可以直接估算伽玛分布的参数(例如,来自MASS软件包的fitdistr
)。