草薙の研究ログスマートフォン用の表示で見る草薙の研究ログ英語の先生をやってます。rえっと,リクエストがあったのでここに書く。(SPSSならそれっぽい曲線もつけてくれるのにRはそんなこともできないのか?といわれた)まずはこんなデータがあるとしよう。形状母数が3,尺度母数1のガンマ分布にしたがう300個。set.seed(0)dat<-rgamma(300,3,1)これをヒストグラムにする。hist(dat,col="lightblue",main="")まずはガンマ分布を仮定して,母数を最尤推定する。library(MASS)fitdistr(dat,densfun="gamma")ま,3.01と1.03とかが推定されたと。この母数のもとでの関数をヒストグラムに描き足したい。hist関数に,freq=Fを入れる。上に少し余裕を持たせるためにylimを指定しよう。hist(dat,col="lightblue",main="",freq=F,ylim=c(0,.4))すると縦軸が密度になる。この上に関数を描けばいい。x<-seq(0,9,.001)lines(x,dgamma(x,3.01,1.03),col="blue")はい。上手く当てはまっている感ある。これで,別の関数も試してみたらいいかもだ。ワイブルと正規分布いこう。#ここまでの作図hist(dat,col="lightblue",main="",freq=F,ylim=c(0,.4))x<-seq(0,9,.001)lines(x,dgamma(x,3.01,1.03),col="blue")#ワイブルからパラメーターを取るw.shape<-fitdistr(dat,densfun="weibull")$estimate[[1]]w.scale<-fitdistr(dat,densfun="weibull")$estimate[[2]]#ワイブルを描き足すlines(x,dweibull(x,w.shape,w.scale),col="red")#正規分布からパラメーターを取るmu<-fitdistr(dat,densfun="normal")$estimate[[1]]sigma<-fitdistr(dat,densfun="normal")$estimate[[2]]#正規分布を描き足すlines(x,dnorm(x,mu,sigma),col="green")緑がダメ,みたいな感じがわかる。ちなみにAICを比較してみたり...aics<-numeric(3)aics[1]<-AIC(fitdistr(dat,densfun="gamma"))aics[2]<-AIC(fitdistr(dat,densfun="weibull"))aics[3]<-AIC(fitdistr(dat,densfun="normal"))aicsほい。18:15最尤推定した母数のもとでの確率密度曲線をヒストグラムに描き足すTweet広告を非表示にする関連記事2018-10-15分散分析結果の可視化例よく指導法の効果の検証っていうような目的でこんなグラフを見...2018-01-09カーブフィッティング+ブートストラップまた懲りずにMenzerath-Altmann法則の話。新幹線に乗ってコンビニにいくようなものだけど...2017-07-08最尤法を使った逆ガウス分布のフィッティングこのブログへコメントがあったので,こちらで。(2)はてなブログをはじめよう!kusanagikさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。