Подгонка обратного гамма-распределения к данным в R

Question

Допустим, у меня есть образец, который может следовать обратному гамма-распределению (см. Эмпирический PDF ).

Я хотел бы оценить параметр формы альфа и параметр масштаба бета с чем-токак fitdistr.Возможно ли это?

Я пробовал это решение (после https://stats.stackexchange.com/questions/31934/maximum-likelihood-estimation-of-inverse-gamma-distribution-in-r-or-rpy):

f <- function(x, a, b){
  ((b^a)/gamma(a))*((1/x)^(a-1))*exp(-b/x) #PDF Inv. Gamma
}
fitdistr(x, f, list(a=.01, b=.01))

, но оно не работает для меня. Оно говорит: не конечное разностное значение [2].

Данные можно найти по адресу https://www.dropbox.com/s/j4n09w1sszcv0ud/data.txt?dl=0.

Answer 1

У меня есть ответ.Это так же просто, как

fit = MASS::fitdistr(1/x1, "gamma")