如何使用 goodfit 测试数据以适应泊松分布？

Question

我有一个每分钟汽车到达的数据集。

我画了一个直方图，用下面的R代码拟合泊松分布。

#Aladdin Arrivals
Datast <- read.csv("Vehiclecount.csv", header = T, sep=";", dec=",")
hist(Datast$Arrival, xlab="Arrivals", 
  probability = TRUE,col=16, ylim = c(0,0.2), xlim =c(0, 30),    
  main = "Arrivals from Aladdin Street")
lines(dpois(x=0:25, lambda=13.20), col=2,lwd=3)
legend("topright", c("Probability of Vehicle Arrivals ", 
    "Poisson Distribution Curve"),  fill=c(col=16, col=2))

上面的代码成功运行并且我得到了直方图上的拟合线。

但是当我想使用 goodfit() 函数来了解 p 值时，我遇到了以下错误；

"Error in optimize(chi2, range(count)) : 'xmin' not less than 'xmax'”

dfs <- dpois(x=1:25, lambda=13.20)
summary(dfs)
goodfit(dfs, type="poisson", method="MinChisq")

我该如何解决这个问题？还有其他功能可以使用吗？

Answer 1

您将 goodfit（您应该说它来自 vcd 包，顺便说一句）应用到了错误的对象上。第一个参数应该是你的计数数据：try

vcd::goodfit(Datast$Arrival, type="poisson")

如何使用 goodfit 测试数据以适应泊松分布？

How do I test the data to fit to the Poisson distribution with goodfit?

r

poisson

p-value

goodness-of-fit