Question

我正在运行一些测试来尝试确定我的数据遵循的分布。通过查看我的数据密度，我认为它看起来有点像物流分布。我使用MASS包来估计分布的参数。然而，当我将它们绘制在一起虽然比正常情况更好时，后勤仍然不是很好。有没有办法找到哪个分布会更好？感谢您的帮助！

library(quantmod)
getSymbols("^NDX",src="yahoo", from='1997-6-01', to='2012-6-01')
daily<- allReturns(NDX) [,c('daily')]
dailySerieTemporel<-ts(data=daily)
x<-na.omit(dailySerieTemporel)

library(MASS)
(xFit<-fitdistr(x,"logistic"))
#      location        scale    
#   0.0005210570   0.0106366354 
#  (0.0002941922) (0.0001444678)
xFitEst<-coef(xFit)

plot(density(x))
set.seed(125)
lines(density(rlogis(length(x), xFitEst['location'], xFitEst['scale'])), col=3)
lines(density(rnorm(length(x), mean(x), sd(x))), col=2)

Answer 1

这是基本的R：默认情况下，plot()会创建一个新的绘图画布，您应该使用lines()之类的命令添加到现有的绘图中。

这适用于您的示例：

plot(density(x))
lines(density(rlogis(length(x), location = 0.0005210570,
                     scale = 0.0106366354)), col="blue")

因为它将估计的后勤拟合以蓝色添加到您现有的地块中。

以图形方式拟合分布

1 个答案: