如何使用“MME”方法拟合 Weibull 分布并找到 R 中的估计值
How to fit Weibull distribution using “MME” method and find the estimates in R
我正在尝试使用 MME 方法在 R 中拟合 Weibull 分布并找到估计值。下面是用于拟合 R 中来自 fitdistrplus 和 actuar 包的 weibull 分布的代码。
a <- rweibull(100, 10,1)
weibul_mme <- mmedist(a, "weibull", order = 1:2)
但我收到以下错误
Error in mmedist(a, "weibull", order = 1:2) :
the empirical moment function must be defined
如果有人能告诉我我犯了什么错误,或者提供一些相同的阅读材料material,那将会很有帮助
下面的 R 代码,Microsoft R Open 3.5.3 x64,Win 10
library(fitdistrplus)
library(actuar)
x <- rweibull(1000, 10,1)
memp <- function(x, order) mean(x^order)
weibul_mme <- mmedist(x, "weibull", order = 1:2, memp=memp)
fit.weibull<- fitdist(x, "weibull", method = "mme", order=c(1, 2), memp=memp, lower = c(0, 0))
print(weibul_mme)
print(fit.weibull)
plot(fit.weibull, demp=TRUE)
使用 MME 方法产生了合理的拟合度
我正在尝试使用 MME 方法在 R 中拟合 Weibull 分布并找到估计值。下面是用于拟合 R 中来自 fitdistrplus 和 actuar 包的 weibull 分布的代码。
a <- rweibull(100, 10,1)
weibul_mme <- mmedist(a, "weibull", order = 1:2)
但我收到以下错误
Error in mmedist(a, "weibull", order = 1:2) :
the empirical moment function must be defined
如果有人能告诉我我犯了什么错误,或者提供一些相同的阅读材料material,那将会很有帮助
下面的 R 代码,Microsoft R Open 3.5.3 x64,Win 10
library(fitdistrplus)
library(actuar)
x <- rweibull(1000, 10,1)
memp <- function(x, order) mean(x^order)
weibul_mme <- mmedist(x, "weibull", order = 1:2, memp=memp)
fit.weibull<- fitdist(x, "weibull", method = "mme", order=c(1, 2), memp=memp, lower = c(0, 0))
print(weibul_mme)
print(fit.weibull)
plot(fit.weibull, demp=TRUE)
使用 MME 方法产生了合理的拟合度