একটি ডেটাসেট দেওয়া:
x <- c(4.9958942,5.9730174,9.8642732,11.5609671,10.1178216,6.6279774,9.2441754,9.9419299,13.4710469,6.0601435,8.2095239,7.9456672,12.7039825,7.4197810,9.5928275,8.2267352,2.8314614,11.5653497,6.0828073,11.3926117,10.5403929,14.9751607,11.7647580,8.2867261,10.0291522,7.7132033,6.3337642,14.6066222,11.3436587,11.2717791,10.8818323,8.0320657,6.7354041,9.1871676,13.4381778,7.4353197,8.9210043,10.2010750,11.9442048,11.0081195,4.3369520,13.2562675,15.9945674,8.7528248,14.4948086,14.3577443,6.7438382,9.1434984,15.4599419,13.1424011,7.0481925,7.4823108,10.5743730,6.4166006,11.8225244,8.9388744,10.3698150,10.3965596,13.5226492,16.0069239,6.1139247,11.0838351,9.1659242,7.9896031,10.7282936,14.2666492,13.6478802,10.6248561,15.3834373,11.5096033,14.5806570,10.7648690,5.3407430,7.7535042,7.1942866,9.8867927,12.7413156,10.8127809,8.1726772,8.3965665).. আমি পরামিতিগুলির অনুমানের সাথে সর্বাধিক মানানসই সম্ভাব্যতা বিতরণ (গামা, বিটা, সাধারণ, সূচকীয়, পোইসন, চি-স্কোয়ার ইত্যাদি) নির্ধারণ করতে চাই। আমি নীচের লিঙ্কটিতে ইতিমধ্যে প্রশ্নটি সম্পর্কে অবগত রয়েছি, যেখানে আর ব্যবহার করে একটি সমাধান সরবরাহ করা হয়েছে: /programming/ অবিচ্ছিন্ন-অবিচ্ছিন্ন-বিতরণ-চ সেরা প্রস্তাবিত সমাধানটি হ'ল:
> library(MASS)
> fitdistr(x, 't')$loglik #$
> fitdistr(x, 'normal')$loglik #$
> fitdistr(x, 'logistic')$loglik #$
> fitdistr(x, 'weibull')$loglik #$
> fitdistr(x, 'gamma')$loglik #$
> fitdistr(x, 'lognormal')$loglik #$
> fitdistr(x, 'exponential')$loglik #$
এবং সবচেয়ে ছোট লগলিক মান সহ বিতরণ নির্বাচন করা হয়। তবে বিটা বিতরণের মতো অন্যান্য বিযুক্তির জন্য ফিটডিসটারের () ফাংশনে কিছু অতিরিক্ত পরামিতিগুলির স্পেসিফিকেশন প্রয়োজন:
fitdistr(x, 'beta', list(shape1 = some value, shape2= some value)).প্রদত্ত যে আমি কোনও পূর্বের তথ্য ছাড়াই সেরা বিতরণ নির্ধারণের চেষ্টা করছি, আমি জানি না যে প্রতিটি বিতরণের জন্য প্যারামিটারগুলির মান কী হতে পারে। এমন কি আরও একটি সমাধান রয়েছে যা এই প্রয়োজনীয়তাটিকে আমলে নেয়? এটি আর হতে হবে না।