Распределение фитинга с использованием fitdistplus вызвало ошибку в charToDate (x) - PullRequest
Новая
       35

Распределение фитинга с использованием fitdistplus вызвало ошибку в charToDate (x)

0 голосов
/ 14 апреля 2019

Я подгоняю столбец в моем фрейме данных к распределению ядов, однако он продолжает предупреждать эту ошибку: «Ошибка в charToDate (x): строка символов не в стандартном однозначном формате "

 Date       Admissions Attendance Tri_1 Tri_2 Tri_3 Tri_4 Tri_5
   <date>          <int>      <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1 2014-04-01         84        209     5    33    62    80    29
 2 2013-08-01         96        207     2    45    95    59     6
 3 2013-12-01        100        254     3    37    97   102    14
 4 2014-02-01        106        235     3    38    83    94    17
 5 2014-01-01         84        222    10    25    53   115    18
 6 2013-07-01         99        235     8    33    89    85    20
 7 2014-06-01         89        210     9    37    58    89    17
 8 2014-03-01         94        247     6    36    73   110    22
 9 2014-05-01        101        211     5    33   113    53     6
10 2013-11-01        104        234     3    42   108    73     8

Вот мои данные, и я хотел бы подогнать их под столбец tri_1. даже если я изменил тип даты, ошибка будет вызвана.

Вот мой код: оценка <- df%>% fitdist (data = Tri_1, distr = "pois")

продолжает предупреждать об этой ошибке: "Ошибка в charToDate (x): строка символов не в стандартном однозначном формате "

1 Ответ

0 голосов
/ 14 апреля 2019

Имена столбцов без кавычек работают в среде таких функций, как mutate/summarise/select/... fitdist от fitdistrplus и может быть несовместимо с функциями Tidyverse. Мы можем напрямую применить 

library(fitdistrplus)
fitdist(df$Tri_1,distr = "gamma")
#Fitting of the distribution ' gamma ' by maximum likelihood 
#Parameters:
#       estimate Std. Error
#shape 4.0508963  1.7421450
#rate  0.7501967  0.3434884

Или, если нам нужно использовать его в трубе, тогда столбец должен быть pull ed 

library(dplyr)
df %>%
    pull(Tri_1) %>%
    fitdist(data = ., distr = "gamma")
#Fitting of the distribution ' gamma ' by maximum likelihood 
#Parameters:
#       estimate Std. Error
#shape 4.0508963  1.7421450
#rate  0.7501967  0.3434884
...