У меня есть данные с Распределительная арматура с ошибкой суммы квадратов (SSE) вписывается в распределение заусенцев, которое может быть воспроизведено как:
import scipy.stats as st
data = st.burr.rvs(162.43, 0.03, loc=0.05, scale=128.5,size=1000)
Как мне сделать распределительную арматуру для этого Данные в любой дистрибутив в R, у меня есть попытка fitdistrplus без удачи (в частности, с Burr). Предполагая, что я не знаю, подходят ли мои данные к заусенцам, я использую:
descdist(Data, discrete=FALSE, boot=100)
и график Каллена Фрея сравнивает только нормальное, логнормальное, бета, гамма, логистика c, экспоненциальное и равномерное, и предположить, что ближайший - гамма / weibull.
У меня также есть попытка rriskDistributions:
fit.cont(Data)
хороший GUI выходят сравнить Normal, Коши, Logisti c, Exponential, Chi- Квадрат, Униформа, Гамма, LogNormal, Вейбулл, F и студенческий т
Ничто из перечисленного не может быть так близко, как заусенец