在 R 中用 0 拟合 beta 分布

Question

我们有一个数据集 d3。

时间	MV
1	0
2	0
3	0,3

等等。 在 0 到 1 之间有更多的数据点。我们想要拟合 beta 分布，但我们发现我们应该尝试拟合零膨胀的 beta 分布，因为我们的数据包含零。

但我们真的不知道如何做到这一点。 有了这个分布，如果可能的话，我们首先尝试在散点 plot 中的数据上拟合一条线。 有人可以在正确的方向上推动我们吗？ 我们已经找到了 package gamlss 但不知道如何以正确的方式实施谢谢，2 位苦苦挣扎的学生

Answer 1

将数据存储在向量中。 在这里，我们使用从存储在x中的rBEZI （随机 Beta 零膨胀）生成的示例数据，其中 mu=.5、sigma=1 和 nu=.1，大小=10000。 现在使用公式x~1拟合数据。 如果您不知道它们可能是什么，则指定起始值是可选的，但在这里我们知道它们是什么，因此可以将起始值指定为它们的实际值。 不要忘记将family指定为“BEZI”，您可以使用 fit 访问fitted系数。 最后，您可以 plot 数据和拟合曲线，看看它们是否匹配。

library(gamlss)
x=rBEZI(10000, .5, 1, .1)
m=gamlss(x~1, mu.start=.5, sigma.start=1, nu.start=.1, family="BEZI")
fitted(m, "mu")[1]

0.5015543

fitted(m, "sigma")[1]
1.008976 

fitted(m, "nu")[1]
0.0997

plotBEZI(fitted(m, "mu")[1], fitted(m, "sigma")[1], fitted(m, "nu")[1])
hist(x, freq=FALSE, add=TRUE)