使用HiddenMarkov包和定制的观测概率分布

如何以“R-标准方式”定义定制的概率分布？我知道我的累积分布函数（cdf）和随机抽样函数（rsf），比如pnewdist和rnewdist。需要在R中定义概率分布，就像在标准R情况下一样，即正态分布，其中rnorm或pnorm分别是rsf和cdf。那么，如何定义我的发行版newdist并将其cdf和rsf与pnewdist和rnewdist链接起来呢

---

理想情况下，对于使用rnewdist或pnewdist，我不需要这样做，但我想使用R包HiddenMarkov，为观察值定制/用户定义概率分布，而不是R中的可用分布（如正态分布或泊松分布等），以便在命令dthmm中，我可以使用distn=newdist。谢谢。

ecdf使用用户定义的发行版为您提供基于该发行版的功能。

谢谢您的建议，但我仍然怀疑它是否能解决问题。ecdf用于经验分布构造，但我需要包括分布参数，即HMM中可观察分布的参数，以及rnewdist和pnewdist中的参数，这些参数将通过EM算法进行估计。无论如何，后来我发现包发行版有一些设施，我将详细探讨。