将数据拟合到 R 中的分布：错误

Question

我正在将我的数据拟合到 R 中的多个分布。目标是查看哪个分布最适合我的数据。我使用的代码基于：http://www.di.fc.ul.pt/~jpn/r/distributions/fitting.html

my_data <- EP1sh

plotdist(my_data, histo = TRUE, demp = TRUE)

descdist(my_data, discrete=FALSE, boot=500)
fit_w  <- fitdist(my_data, "weibull")
fit_g  <- fitdist(my_data, "gamma")
fit_ln <- fitdist(my_data, "lnorm")
summary(fit_ln)

par(mfrow=c(2,2))
plot.legend <- c("Weibull", "lognormal", "gamma")
denscomp(list(fit_w, fit_g, fit_ln), legendtext = plot.legend)
cdfcomp (list(fit_w, fit_g, fit_ln), legendtext = plot.legend)
qqcomp  (list(fit_w, fit_g, fit_ln), legendtext = plot.legend)
ppcomp  (list(fit_w, fit_g, fit_ln), legendtext = plot.legend)


fit = fitdistr(my_data, densfun="lognormal")

我的数据框是单个向量 EP1sh，它有大约 80 个条目，值在 1 到 6 之间。

我不断收到以下错误。我最初以为是因为我的数据框中有几个 'NA'，但我想我解决了这个问题，但问题仍然存在（这就是我从 EP1sh 中删除 NA 的方式:)

EP1sh <- na.omit(EP1$Number_share)
EP1sh <- data.frame(EP1sh)

错误是：

my_data <- EP1sh plotdist(my_data, histo = TRUE, demp = TRUE)

Error in plotdist(my_data, histo = TRUE, demp = TRUE) : data must be a numeric vector

descdist(my_data, discrete=FALSE, boot=500)

Error in descdist(my_data, discrete = FALSE, boot = 500) : data must be a numeric vector

fit_w <- fitdist(my_data, "weibull")

Error in fitdist(my_data, "weibull") : data must be a numeric vector of length greater than 1

fit_g <- fitdist(my_data, "gamma")

Error in fitdist(my_data, "gamma") : data must be a numeric vector of length greater than 1

fit_ln <- fitdist(my_data, "lnorm")

Error in fitdist(my_data, "lnorm") : data must be a numeric vector of length greater than 1

摘要（fit_ln）

Error in summary(fit_ln) : object 'fit_ln' not found

任何想法都会很棒！

Answer 1

在plotdist()、descdist()、fitdist()和fitdistr()函数中你需要指定一个向量，例如my_data$Number_share而不是整个数据框my_data；这是假设您的 "column" 名称是 Number_share，因此请相应地进行修改。这应该有望解决您的问题！

将数据拟合到 R 中的分布：错误

Fitting data to distributions in R: errors

error-handling

r

distribution