Блог

У меня есть некоторые вопросы о функциях «распределения» пакета Chisquare {статистика} R (ссылка: https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/Distributions.html)

Первоначально я занимался только распределениями в математических задачах. Я знаю математическую формулу PDF (функция плотности вероятности) и CDF (кумулятивная функция распределения) для (например) распределения Хи-квадрат. (формулы внизу)

Другими словами, в прошлом, когда я решал задачи на Хи-квадрат, я писал от руки. Например, решение его PDF, CDF или MGF. Или используйте F-тест или T-тест (в сочетании с нулевой гипотезой), чтобы проверить, соответствует ли его распределение Хи-квадрат или нет. Но теперь я знаю, что существует мощный «дистрибутив» пакета R, и я знаю, что при прогнозировании лучше визуализировать (показывать график распределения), а не показывать значения параметров, поэтому я хочу использовать вместо этого пакет R.

Поэтому я проверил функции «распределения» Chisquare в пакете R {статистика}. Однако функции, необходимые для заполнения параметров распределения.

Мне интересно 1) Если у меня есть массивный набор данных, означает ли это,что я должен использовать другие математические формулы,написанные мной самим,для вычисления каждого параметра (здесь x, q, p, df, ncp и т. Д.) В наборе данных, Прежде чем я смогу использовать «дистрибутив» пакета R? Я действительно не думаю, что это так, как если бы эта функция могла рисовать только график распределения, почему автор этого пакета дал подробные математические объяснения самого распределения?

2) Возвращаясь к массивному набору данных, я не знаю, какому распределению он соответствует (например, он может не соответствовать Хи-квадрат), есть ли способ проверить? Или, другими словами, должен ли я проверять каждое распределение, прежде чем использовать функции R для построения графика распределения?

3)Но я также подумал, что должен сделать это обратным способом, возможно, только после того, как я покажу распределение данных, я смогу узнать, какое точное распределение моих данных соблюдается. Но если бы я мог нарисовать распределение данных в целом (например, ggplot или график). Почему мне все еще нужно использовать пакет «дистрибутив» R?