R函数为拟合常数找到合适的值
R function to find suitable values for fitting constants
library(ggplot2)
set.seed(1)
dataset <- data.frame(X = rnorm(1000))
dfun <- function(x, a, b) 1/(sqrt(2*pi)*b)*exp(-0.5*((x-a)^2/(2*b^2)))
ggplot(dataset, aes(x = X)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 0.5)+
stat_function(fun = dfun,
args = list(a = , b = ))
在这种情况下,如何计算 a
和 b
的合适值?
您可以使用 nls
计算参数 a
和 b
的值。类似下面的内容。
dens <- density(dataset$X, n = nrow(dataset))
df_dens <- data.frame(x = dens$x, y = dens$y)
a0 <- mean(dataset$X)
b0 <- sd(dataset$X)
fit <- nls(y ~ dfun(x, a, b), data = df_dens, start = list(a = a0, b = b0))
coef(fit)
# a b
#-0.007006625 0.97518478
现在用 a
和 b
的这些值绘制直方图和函数。
ggplot(dataset, aes(x = X)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 0.5)+
stat_function(fun = dfun,
args = list(a = coef(fit)[1], b = coef(fit)[2]))
library(ggplot2)
set.seed(1)
dataset <- data.frame(X = rnorm(1000))
dfun <- function(x, a, b) 1/(sqrt(2*pi)*b)*exp(-0.5*((x-a)^2/(2*b^2)))
ggplot(dataset, aes(x = X)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 0.5)+
stat_function(fun = dfun,
args = list(a = , b = ))
在这种情况下,如何计算 a
和 b
的合适值?
您可以使用 nls
计算参数 a
和 b
的值。类似下面的内容。
dens <- density(dataset$X, n = nrow(dataset))
df_dens <- data.frame(x = dens$x, y = dens$y)
a0 <- mean(dataset$X)
b0 <- sd(dataset$X)
fit <- nls(y ~ dfun(x, a, b), data = df_dens, start = list(a = a0, b = b0))
coef(fit)
# a b
#-0.007006625 0.97518478
现在用 a
和 b
的这些值绘制直方图和函数。
ggplot(dataset, aes(x = X)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 0.5)+
stat_function(fun = dfun,
args = list(a = coef(fit)[1], b = coef(fit)[2]))