使用R拟合分布

使用R拟合分布

几个常用的概率函数介绍

这里，参考R语言实战，以及[Fitting Distribution with
R]的附录。

一.认识各种分布的形态

1.1 连续型随机变量的分布

首先，我们来回顾一遍各类分布函数的表达式，及其关系。

先逐一介绍与标准正态分布相关的一些分布：正态分布，卡方分布，t−

分布，F−分布，Wishart

分布。

先上个图，一睹为快。

以上几个分布之间的关系如以下结构图所示。

[广义线性模型导论3rd edition,p10]

1.1.1 正态分布

正态分布N(μ,σ2)

的密度函数：

正态分布的形态如图。

library(ggplot2)

library(reshape2)

library(dplyr)

#产生分布数据

set.seed(123)

data_norm<-data.frame(x1 = rnorm(n = 200, m = 0, sd
= 1),


x2 = rnorm(n = 200, m = 0, sd = sqrt(2)),


x3 = rnorm(n = 200, m = 0, sd = sqrt(0.5)),


x4 = rnorm(n = 200, m = 1, sd = 1),


x5 = rnorm(n = 200, m = -1, sd =1)

)

data_norm_long<-melt(data_norm)

ggplot(data = data_norm_long, aes(x = value, colour =
variable))

geom_density()

ggtitle

("正态分布密度函数")

正态分布可以衍生出如下的分布。

1.1.2 卡方分布

若Zi∼ i.i.dN(0,1)

,则有

set.seed(123)

data_chisq<-data.frame(x1 = rchisq(200, 10, ncp =
0),

x2 = rchisq(200, 50, ncp =0),

x3 = rchisq(200, 100, ncp = 0))

data_chisq_long<-melt(data_chisq)

## No id variables; using all as measure variables

ggplot(data = data_chisq_long, aes(x = value, colour =
variable))

geom_density()

ggtitle

("卡方分布密度函数")

1.1.3t−

分布

若，并且Z和X2独立，则有

set.seed(123)

data_t<-data.frame(x1 = rt(200, 10, ncp = 0),

x2 = rt(200, 50, ncp =0),

x3 = rt(200, 100, ncp = 0))

data_t_long<-melt(data_t)

## No id variables; using all as measure variables

ggplot(data = data_t_long, aes(x = value, colour = variable))

geom_density()

ggtitle

("t-分布密度函数")

1.1.4F−

分布

若,并且X1和X2相互独立，则有

set.seed(123)

data_f<-data.frame(x1 = rf(200,df1 = 10, df2 = 10,
ncp = 0),

x2 = rf(200,df1 = 5, df2 = 3, ncp =0),

x3 = rf(200, df1 = 3, df2 = 5, ncp = 0))

data_f_long<-melt(data_f)

## No id variables; using all as measure variables

ggplot(data = data_f_long, aes(x = value, colour = variable))

geom_density()

ggtitle

("F-分布密度函数")

1.1.5Wishart

分布

Wishart

分布是χ2分布在p

维正态情况下的推广。这里对多维情况暂不展开介绍。

1.2 离散型随机变量的分布

1.2.1 伯努利(Bernoulli

)分布

伯努利分布记为Bernoulli(p)

，只有0和1两种取值。概率测度函数如下：

1.2.2 二项(Binomial

)分布

二项分布B(n,p)

的可能取值范围为0,1,...,n。其概率测度函数如下：

set.seed(123)

data_binom<-data.frame(x1 = rbinom(n = 1000, size =
10, prob = 0.6),


x2 = rbinom(n = 1000, size = 50, prob = 0.6),


x3 = rbinom(n = 1000, size = 100, prob = 0.6),


x4 = rbinom(n = 1000, size = 500, prob = 0.6))

data_binom_long<-melt(data_binom)

ggplot(data = data_binom_long, aes(x = value, colour =
variable))

geom_density()

ggtitle

("二项分布概率分布图")

1.2.3 负二项(NegativeBinomial

)分布

负二项分布。

1.2.4 几何(Geometric

)分布

1.2.5 泊松(Poission

)分布

1.3 指数分布族及其相互联系

1.3.1 指数分布族

[广义线性模型导论3rd edition,p58]

1.3.2 指数分布

1.3.3 Weibull分布

1.3.4 Beta分布

1.3.5 Gama分布

1.3.6 双指数(DoubleExponential

)分布

1.4 其他分布

1.4.1 均匀(Uniform

)分布

1.4.2 柯西(Cauchy

)分布

1.4.3 对数正态(Lognormal

)分布

1.5 可视化探索的步骤举例

首先，通过直方图，经验累积分布形态等来观察数据的分布形态。

#产生一组服从N(10,2)分布的随机数

set.seed(123)

x.norm<-rnorm(n = 200, m =10, sd = 2)

#绘制直方图

hist(x.norm, main = "观测样本的直方图")

#拟合密度曲线

plot(density(x.norm), main = "密度函数估计")

#绘制累积经验分布图

plot(ecdf(x.norm), main = "累积经验分布函数")

#绘制QQ图

z.norm<-(x.norm - mean(x.norm))/sd(x.norm)

qqnorm(z.norm)

abline(0,1)

其次，通过QQ图来验证数据是否符合正态分布。

二.模型选择

三.参数估计

模拟估计

矩估计

极大似然估计

四.拟合优度指标

五.拟合优度检验

巴特西

使用R拟合分布

1.1.2 卡方分布

)分布

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