尝试将 f 分布拟合到向量

Question

有谁知道为什么下面的代码执行失败fitdist，错误"the function mle failed to estimate the parameters, with the error code 100"。我过去在使用正态分布时遇到过这个错误；这种情况下的解决方案是增加向量的方差（通过将其乘以 100），但这对这种情况没有帮助。请注意向量中的所有元素都是正数。谢谢。

library(fitdistrplus)
VH <- c(0.36, 0.3, 0.36, 0.47, 0, 0.05, 0.4, 0, 0, 0.15, 0.89, 0.03,  0.45, 0.21, 0, 0.18, 0.04, 0.53, 0, 0.68, 0.06, 0.09, 0.58, 0.03, 0.23, 0.27, 0, 0.12, 0.12, 0, 0.32, 0.07, 0.04, 0.07, 0.39, 0, 0.25, 0.28, 0.42, 0.55, 0.04, 0.07, 0.18, 0.17, 0.06, 0.39, 0.65, 0.15, 0.1, 0.32, 0.52, 0.55, 0.71, 0.93, 0, 0.36)
f <- fitdist(na.exclude(VH),"f", start =list(df1=1, df2=2))

Answer 1

您在此处得到的错误实际上提供了一些信息：

simpleError in optim(par = vstart, fn = fnobj, fix.arg = fix.arg, obs = data, ddistnam = ddistname, hessian = TRUE, method = meth, lower = lower, upper = upper, ...): function cannot be evaluated at initial parameters

Error in fitdist(na.exclude(VH), "f", start = list(df1 = 1, df2 = 2)) : the function mle failed to estimate the parameters, with the error code 100

这意味着立即出现问题，而不是在优化过程中。

我猜测了一下，发现你的数据中有一个零值（所以你说所有元素都是正数的说法在技术上是不正确的——它们都是 非负数 ...）。 F 分布在 0 处具有无限值：df(0,1,2) 是 Inf.

如果我排除零值，我会得到一个答案...

f <- fitdist(na.exclude(VH[VH>0]),"f", start =list(df1=1, df2=2))

...第二个形状参数的估计值非常大（大约6e6，不确定性很大），但似乎适合...

par(las=1); hist(VH,freq=FALSE,col="gray")
curve(df(x,1.37,6.45e6),add=TRUE)

尝试将 f 分布拟合到向量

Trying to fit f distribution to a vector

statistics

r

distribution