Question

我将我的数据拟合到R中的几个分布。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")

我的数据帧是单个矢量EP1sh，它有大约80个条目，值介于1和6之间。

我一直收到以下错误。我首先想到的是因为我有几个＆＃39; NA＆＃39;在我的数据框中，但我想我解决了这个问题并且问题仍然存在（这就是我从EP1sh中删除NA的原因:)。

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

错误是：

my_data＆lt; - EP1sh   plotdist（my_data，histo = TRUE，demp = TRUE）


plotdist出错（my_data，histo = TRUE，demp = TRUE）：       数据必须是数字向量


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


descdist中的错误（my_data，discrete = FALSE，boot = 500）：       数据必须是数字向量


fit_w＆lt; - fitdist（my_data，＆＃34; weibull＆＃34;）


fitdist出错（my_data，＆＃34; weibull＆＃34;）：       数据必须是长度大于1的数字向量


fit_g＆lt; - fitdist（my_data，＆＃34; gamma＆＃34;）


fitdist出错（my_data，＆＃34; gamma＆＃34;）：       数据必须是长度大于1的数字向量


fit_ln＆lt; - fitdist（my_data，＆＃34; lnorm＆＃34;）


fitdist出错（my_data，＆＃34; lnorm＆＃34;）：       数据必须是长度大于1的数字向量


摘要（fit_ln）

    摘要中的
错误（fit_ln）：object＆＃39; fit_ln＆＃39;找不到

任何想法都会很棒！

Answer 1

在plotdist()，descdist()，fitdist()和fitdistr()函数中，您需要指定一个向量，例如my_data$Number_share而不是整个数据框my_data;假设您的“列”名称为Number_share，请相应地进行修改。这应该有希望解决你的问题！

将数据拟合到R中的分布：错误

1 个答案: