p-p图非线性的原因答案

【问题标题】：the reason for p-p plot nonlinarp-p图非线性的原因
【发布时间】：2020-08-14 08:24:23
【问题描述】：

我使用 library(fitdistrplus) 包来拟合数据如下：

set.seed(100)
x1<-rlnorm(500,1,3)
f.x1<-fitdist(x1,distr = "lnorm",method = "mme")
plot(f.x1)

以下是绘图结果： enter image description here

我的问题是：x1的数据其实是用rlnorm生成的，但是拟合后pp图不是那么完美，怎么解释？

谢谢。光明

【问题讨论】：

标签： r fitdistrplus

【解决方案1】：

我强烈怀疑这是因为矩匹配不是估计参数的好方法。我使用矩匹配重复了您的示例：

set.seed(100)
x = rlnorm(500, 1, 3)

library(fitdistrplus)
f.x<-fitdist(x,distr = "lnorm",method = "mme")

参数估计是：

> f.x
Fitting of the distribution ' lnorm ' by matching moments 
Parameters:
        estimate
meanlog 3.012574
sdlog   2.199019

如果我使用最大似然进行拟合：

ll = function(meanlog, sdlog){
  sum(dlnorm(x, meanlog, sdlog, log = TRUE))
}

objFun = function(params){
  -ll(params[1], params[2])
}

optim(c(0, 1), objFun)

然后我得到参数估计

> optim(c(0, 1), objFun)
$par
[1] 0.8861808 3.0118166

我认为您会同意这些值更接近您从中采样的值。所以分位数（和百分点）将更接近经验值。

【讨论】：