Как обновить различные типы распределения, оценивая одно и то же значение в R? - PullRequest
Новая
       43

Как обновить различные типы распределения, оценивая одно и то же значение в R?

0 голосов
/ 10 ноября 2019

мы пытаемся создать распределение, которое оценивает присутствие патогенных микроорганизмов в овощах. Это было сделано с использованием различных методов, каждый из которых обеспечивал распределение: - метод S (из концентрации ила) лучше всего подбирается по Вейбуллу (1,55, 8,57) - метод SO (из почвы) лучше всего подбирается по logN (0,68, 0,63) - метод F(из полевых данных) PERT (0,093, 0,34, 0,52)

Теоретически 3 метода должны оценивать одно и то же значение. Как лучше всего их объединить?

Я искал в Интернете, но я мог только найти и понять, как это сделать, используя обычные дистрибутивы. Заднее нормальное распределение будет означать средневзвешенное значение (см. Стр. 3 на https://ocw.mit.edu/courses/mathematics/18-05-introduction-to-probability-and-statistics-spring-2014/readings/MIT18_05S14_Reading15a.pdf)

Как обновить различные типы распределений?

Спасибо за помощь. 

library(mc2d)
soil.df <- matrix(data=0, nrow=10000, ncol=3)
colnames(soil.df) <- c("from sludge","soil sample","field data")

for (i in 1:10000) {
  migration <- 0.27
  application <- rpert(1,0.01,0.02,0.25)
  C <- rweibull(1,1.57,85.79)
  soil.df[i,1] <- C*application*migration ##from sludge
  soil.df[i,2]<- 10^rnorm(1,0.68,0.63)*migration ## from soil concentration
  soil.df[i,3] <- rpert(1,0.093, 0.34, 0.52) ##from field data

}

par(mfrow=c(1,1))
plot(density(soil.df[,1]), col="red", xlim=c(0,15), ylim=c(0,1), main="Ova/gr soil")
lines(density(soil.df[,2]), col="black")
lines(density(soil.df[,3]), col="green")
...