fitdist函数 源代码

fitdist函数是一个用于拟合概率分布的R语言函数。它可以基于样本数据来估计最适合数据的概率分布函数的参数。

该函数的源代码如下：

fitdist <- function(data, dist, start = NULL, method = "mle", lower = NULL, upper = NULL, fix.arg = NULL, optim.method = "BFGS", x.name = deparse(substitute(data))) {
  data <- as.vector(data)
  
  if (!any(is.finite(data))) {
    stop("Non-finite values detected in the data.")
  }
  
  if (is.null(dist)) {
    stop("No distribution specified.")
  }
  
  if (!is.function(dist) || !inherits(dist, "Distribution")) {
    stop("The 'dist' argument must be a distribution function inheriting from 'Distribution'.")
  }
  
  if (is.null(start)) {
    start <- dist$estimate(data)
  }
  
  optim.args <- list("method" = optim.method)
  
  if (!is.null(lower)) {
    optim.args$lower <- lower
  }
  
  if (!is.null(upper)) {
    optim.args$upper <- upper
  }
  
  if (!is.null(fix.arg)) {
    optim.args$fixed.arg <- fix.arg
  }
  
  fit <- tryCatch({
    optim(par = start, fn = dist$logLik, data = data, method = method, control = optim.args)
  }, error = function(e) {
    stop("The optimization algorithm did not converge.")
  })
  
  names(fit$par) <- names(start)
  
  dist$setPars(fit$par)
  
  fit$distribution <- dist
  
  fit$x.name <- x.name
  
  class(fit) <- "FitDist"
  
  return(fit)
}

上述代码首先将输入数据转换为向量，并检查数据中是否存在无穷值。然后，它检查所指定的分布函数是否有效。如果未指定分布或指定的分布无效，则会给出相应的错误信息。接下来，它使用最大似然估计方法（MLE）或其他指定的方法来估计分布参数的起始值。之后，函数使用优化算法（默认为BFGS）对似然函数进行最大化，以获得最佳的参数估计。最终，函数返回一个包含估计的分布参数以及其他数据的FitDist对象。

总的来说，fitdist函数是一个方便的工具，可用于拟合概率分布并估计分布的参数，以便进行统计分析和预测模型的建立。