Я пытаюсь приспособить усеченное нормальное распределение к данным, однако моя проблема в том, что у меня есть только верхний хвост данных / распределения (и я не знаю, какой они процентили, потому что я не знаю о значении реального распределенияи пока нет дисперсии), с помощью которого я хочу построить усеченное нормальное распределение и получить его среднее значение и дисперсию.Пакет, который я использовал, был fitdistrplus :: fitdistr.
Коды, которые я пробовал, следующие:
dtnorm.trun1 <- function(x, mean, sd, a= 8.414596, b=Inf)
dnorm(x, mean, sd)/(pnorm(b,mean,sd)-pnorm(a,mean,sd))
ptnorm.trun1 <- function(x, mean, sd, a= 8.414596, b=Inf)
(pnorm(x, mean, sd)-pnorm(a,mean,sd))/(pnorm(b,mean,sd)-pnorm(a,mean, sd))
fit <- fitdistr(data, dtnorm.trun1, method="Nelder-Mead", start=list(mean=-24, sd=21))
Я делаю эту практику для репликации, поэтому я ожидаю, что мне нужно получить среднее значение -24 и sd 21, иреальные данные были усечены на 8.414596.При разных начальных значениях и разных методах оценки я не получу ожидаемого результата.Я действительно смущен по этому поводу.Заранее благодарю за любое предложение и совет.