差分

このページの2つのバージョン間の差分を表示します。

この比較画面へのリンク

r:mass:fitdistr [2018/12/11 17:50] – created watalur:mass:fitdistr [2018/12/11 19:38] (現在) – watalu
行 52: 行 52:
 <code> <code>
 fitdistr(c(1,2,1,3,4,1,2,3,1),densfun="weibull",start=list(shape=1,scale=1)) fitdistr(c(1,2,1,3,4,1,2,3,1),densfun="weibull",start=list(shape=1,scale=1))
 +</code>
 +
 +<code>
 +library(MASS)
 +</code>
 +
 +[[r:survival:data.frame]]のようにデータを与えてあるとする。関数fitdistrを用いて、ワイブル分布を仮定し、その２つの母数を推定してみる。
 +<code>
 +fitdistr(X$time, densfun="weibull")
 +</code>
 +その結果、次の数値を得る。
 +<code>
 +     shape       scale  
 +  1.6822280   6.8219220 
 + (0.4279334) (1.3515357)
 +</code>
 +ワイブル分布には形状母数shapeと尺度母数scaleがある。それぞれの点推定値は1.6822280と6.8219220であり、標準誤差は括弧の中に表示される。
 +
 +これらは、次のようにしても表示される。
 +<code>
 +X.fit.weibull <- fitdistr(X$time, densfun="weibull")
 +names(X.fit.weibull)
 +X.fit.weibull$estimate
 +X.fit.weibull$sd
 +X.fit.weibull$loglik
 +</code>
 +最後の数値は、最尤推定法で最大化した対数尤度関数の最大値である。この値を参考に、寿命分布を選ぶこともある。
 +
 +対数正規分布も推定しておく。
 +<code>
 +X.fit.lognormal <- fitdistr(X$time, densfun="lognormal")
 +names(X.fit.lognormal)
 +X.fit.lognormal$estimate
 +X.fit.lognormal$sd
 +X.fit.lognormal$loglik
 +</code>
 +
 +同様に、ガンマ分布。
 +<code>
 +X.fit.gamma <- fitdistr(X$time, densfun="gamma")
 +names(X.fit.gamma)
 +X.fit.gamma$estimate
 +X.fit.gamma$sd
 +X.fit.gamma$loglik
 </code> </code>