如何在 R 中正确使用 gofstat？

Question

我正在尝试在 R 中编写一些代码，从 Excel 中获取样本数据并确定最适合数据的分布，然后是所述分布的参数。经过一番谷歌搜索，我决定尝试使用 fitdistrplus 来拟合分布，并看到 gofstat 是一个可用于检查拟合优度的函数。我想比较 GOF 统计数据以找到循环中最合适的分布。

我的代码的最初部分实际上只是从 Excel 中导入我的示例数据（我在 Excel 中创建了一个 1000 个通常分布的值，并将其保存为 CSV 格式的单列），并尝试将其适应分布并绘制结果。

library(fitdistrplus)
testData = read.table("C:\\Users\\Havok\\Documents\\Skripsie\\Excel\\NormalTest1.csv", header=FALSE)
(func <- apply(testData, 2,  fitdist, "norm"))
gofstat(func)
for(i in 1:1000)
  plot(f[[i]])

但是，每当我尝试运行代码时，都会收到错误消息

gofstat(函数) gofstat(func) 中的错误： 参数 f 必须是“fitdist”对象或“fitdist”对象列表。 for(i in 1:1000) + 情节（f[[i]]） f[[i]] 中的错误：下标超出范围

尽管出现“下标越界”错误（我认为这可能是由于导入数据中的杂散负值），这些图仍然出现，但我真的想找出我的 gofstat 使用有什么问题。有什么想法吗？

附：我的 R 经验仅限于我们在大学学习的一个模块，而且非常基础。因此，任何高级技巧都会受到赞赏。

Answer 1

我认为您不需要使用 apply，这使其成为滚动功能。

library(fitdistrplus)
set.seed(1234)
testData = rnorm(1000)
fit <- fitdist(testData, "norm")

plot(fit)
gofstat(fit)

Answer 2

Martin，这里有一些通用提示和示例代码可以帮助您。

1. 使用rnorm() 在 R 中生成随机数列表很方便。我在测试期间使用 set.seed 固定相同系列的随机数。

   testData <- rnorm(1000)
   head(testData) 3 see first few elements
   [1] -0.6264538  0.1836433 -0.8356286  1.5952808  0.3295078 -0.8204684
   

2. 您查看过此软件包的文档吗？使用？寻求帮助

   ?fitdistrplus
   ?gofstat
   

3. 您想要绘制分布类型而不是数据。

所以：

library(fitdistrplus)
# setting where random number sequence starts so you can reproduce results. 
set.seed(1)
testData <- rnorm(1000)
# list of distributions
#   see help  for full list e.g. "norm", "lnorm", "exp" and "pois",
#   "cauchy", "gamma", "logis", "nbinom" (parametrized by mu and size),
#   "geom", "beta", "unif", and "weibull"
dist <- c("norm", "unif")

# Loop through your list of distributions
for(i in length(dist)){
  x <- fitdist(testData, dist[i])
  gofstat(x)
  plot(x)
}

添加到 dist 中的分发列表。请注意，某些分布期望所有值都是正数（例如 Poisson - 因为它与计数有关）。

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