Hacer un fit a un histograma con valores nulos
JJ Merelo
> this.hist
$breaks
[1] 0 200 400 600 800 1000 1200 1400 1600 1800 2000 2200
$counts
[1] 171 12 3 1 1 0 2 0 0 0 1
$density
[1] 4.476440e-03 3.141361e-04 7.853403e-05 2.617801e-05 2.617801e-05
[6] 0.000000e+00 5.235602e-05 0.000000e+00 0.000000e+00 0.000000e+00
[11] 2.617801e-05
--
Anna Sáez de Tejada
¿Cómo haces el ajuste? ¿Usas la función fitdistr? Otra opción un poco más cutre es que saques la media, varianza, etc. de tu muestra y resuelvas los parámetros de la distribución, pero eso con la Weibull es difícil. ¿O bien intentar ajustar la probabilidad acumulada en lugar de la densidad? No sé si algo de esto te ayudará.
Has recibido este mensaje porque estás suscrito al grupo "Grupo de usuarios de R de la UGR" de Grupos de Google.
Para anular la suscripción a este grupo y dejar de recibir sus mensajes, envía un correo electrónico a gur-ugr+u...@googlegroups.com.
Para publicar en este grupo, envía un correo electrónico a gur...@googlegroups.com.
Visita este grupo en http://groups.google.com/group/gur-ugr.
Para acceder a más opciones, visita https://groups.google.com/d/optout.
JJ Merelo
¿Cómo haces el ajuste? ¿Usas la función fitdistr? Otra opción un poco más cutre es que saques la media, varianza, etc. de tu muestra y resuelvas los
parámetros de la distribución, pero eso con la Weibull es difícil. ¿O bien intentar ajustar la probabilidad acumulada en lugar de la densidad? No sé si algo de esto te ayudará.
Anna Sáez de Tejada
Bueno yo decía de una manera bastante salvaje. Ordenas los N puntos de forma creciente. La probabilidad pi acumulada del punto i-ésimo es i/N. Luego usas nls para ajustar (p ~ 1 - exp(-(x/l)^k)).
Es lo primero que se me ocurre pero sé que es muy poco fino. De todos modos es un poco raro que los valores nulos den problemas, ¿no? ¿Puedes compartir el mensaje de error?
Aquí sugieren otro paquete pero no lo conozco
http://stackoverflow.com/questions/29374915/data-series-how-can-i-fit-a-distribution-in-r
Anna