请问，splus有没有直接用来拟合数据服从一些基本概率分布的函数？
如果我有一些数据，我可以确定它是服从某一基本概率分布函数，如T分布，卡方分布，伽玛分布，F分布等，是否有直接的函数能够估计出分布函数的参数。
谢谢
如果我有一些数据，我可以确定它是服从某一基本概率分布函数，如T分布，卡方分布，伽玛分布，F分布等，是否有直接的函数能够估计出分布函数的参数。
谢谢
用S-PLUS能不能拟合一些基本概率分布模型，如T，卡方等
这不应该是软件问题，而应该是数理统计的问题。知道分布的形式之后根据样本求参数估计，矩估计或者极大似然估计一般都可以写出参数的估计量的表达式，你根据表达式直接计算即可。举例来说，比如卡方分布，你知道它的期望是n，那么用矩估计的话，参数n就是样本均值。
对于一些比较复杂的分布形式，若不方便求出参数的显式表达式，也可以通过一些优化方法找极值（数值解），例如optim等。
对于一些比较复杂的分布形式，若不方便求出参数的显式表达式，也可以通过一些优化方法找极值（数值解），例如optim等。
感觉这个要求还是合理的。如果能有个函数/包（也许早就有了）直接take iid data然后推荐一个合适的分布形式，还是可以省不少事儿的。但问题是数据很少是iid的，基本上都有covariates在里面，所以没有很广泛的价值。
4 年 后
回复 第2楼 的 谢益辉：这不应该是软件问题，而应该是数理统计的问题。知道分布的形式之后根据样本求参数估计，矩估计或者极大似然估计一般都可以写出参数的估计量的表达式，你根据表达式直接计算即可。举例来说，比如卡方分布，你知道它的期望是n，那么用矩估计的话，参数n就是样本均值。
现在的问题是：如何知道分布的形式呢？如果据经验知服从Gamma分布，如何检验呢？
回复 第4楼 的 xiadongbj：
这坟挖的[s:11]
回复 第3楼 的 Dexim Corp deleveled proC mixeD：认同你的这句话：
但问题是数据很少是iid的，基本上都有covariates在里面，所以没有很广泛的价值