분포를 그래픽으로 맞추기

몇 가지 테스트를 실행하여 데이터가 어떤 분포를 따르는 지 확인하려고합니다. 내 데이터의 밀도를 살펴보면 물류 분포처럼 보였다고 생각했습니다. 나는 패키지의 질량을 사용하여 분포의 매개 변수를 추정했다. 그러나 정상보다 나은 그래프를 만들었지 만 물류가 여전히 좋지 않습니다. 유통이 더 나아질 것을 찾는 방법이 있습니까? 도와 주셔서 감사합니다 !분포를 그래픽으로 맞추기

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)

출처

2012-08-06 jeremy.staub

코드에 필요한 모든 패키지에'library()'문을 추가하십시오. 나는 당신도 여기서'xts' 또는'quantmod'를 사용한다고 생각하니? – Andrie

알림에 감사드립니다! quantmod가 자동으로 다른 것들을 사용한다고 생각합니다! 나는 내가 한 일을 그래프로 보여 주면서 약간의 질문을 수정했다. –

다음은 비슷한 질문입니다. http://stats.stackexchange.com/questions/33115/whats-the-distribution-of-these-data – Seth

이 초등학교 R입니다 : plot()은 기본적으로 새로운 플로팅 캔버스를 생성하고, 기존 플롯에 추가하는 등 lines() 같은 명령을 사용해야합니다.

이것은 당신의 예를 들어 작동합니다

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

를가 기존의 음모에 파란색으로 추정 물류 적합을 추가한다.

출처

2012-08-06 14:33:11

분포를 그래픽으로 맞추기

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