图形拟合分布

我正在运行一些测试以尝试确定我的数据遵循什么分布。从我的数据密度来看，我认为它看起来有点像逻辑分布。我比使用包MASS来估计分布的参数。但是，当我将它们绘制在一起时，虽然比正常情况好，但物流仍然不是很好。是否有办法找到哪种分布会更好？感谢您的帮助！图形拟合分布

library(quantmod) 
getSymbols("^NDX",src="yahoo", from='1997-6-01', to='2012-6-01') 
daily<- allReturns(NDX) [,c('daily')] 
dailySerieTemporel<-ts(data=daily) 
x<-na.omit(dailySerieTemporel) 

library(MASS) 
(xFit<-fitdistr(x,"logistic")) 
#  location  scale  
# 0.0005210570 0.0106366354 
# (0.0002941922) (0.0001444678) 
xFitEst<-coef(xFit) 

plot(density(x)) 
set.seed(125) 
lines(density(rlogis(length(x), xFitEst['location'], xFitEst['scale'])), col=3) 
lines(density(rnorm(length(x), mean(x), sd(x))), col=2)

来源

2012-08-06 jeremy.staub

请在代码中为所有必需的包添加'library（）'语句。我猜你也在这里使用'xts'或'quantmod'？ – Andrie 2012-08-06 14:27:35

感谢您的提醒！我相信quantmod自动加载它使用的其他的！我修改了一下我的问题，因为我设法将我所做的事情图表化了。 – 2012-08-06 14:32:23

这是一个类似的问题http://stats.stackexchange.com/questions/33115/whats-the-distribution-of-these-data – Seth 2012-08-06 15:42:16

这是基本的R：plot()默认会创建一个新绘制画布，你应该使用一个命令如lines()添加到现有的情节。

这适用于你的例子：

plot(density(x)) 
lines(density(rlogis(length(x), location = 0.0005210570, 
        scale = 0.0106366354)), col="blue")

，因为它增加了估计数拟合蓝色到现有的情节。

来源

2012-08-06 14:33:11

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