Fré；R？

我需要计算弗雷切特分布的参数

我正在使用R的FitDistripPlus和evd软件包，但我不知道 要初始化参数的值

library(fitdistrplus)
library(evd)

#Datos
x<-c(19.1,20.2,14.3,19.0,18.8,18.5,20.0,18.6,11.4,15.6,17.4,16.2,15.7,14.3,14.9,14.0,20.2,17.4,18.6,17.0,16.0,12.2,10.8,12.4,10.2,19.8,23.4)
fit.frechet<-fitdist(x,"frechet")


fit.frechet<-fitdist(x,"frechet")

启动参数时：

fit.frechet2<-fitdist(x,"frechet", start = list(loc=0,scale=1, shape=1))

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如何估计R中frechet的参数？

好吧，你可以试着限制你的值，从一些合理的估计开始

F.e

将打印一些合理的值

loc   2.146861e-07
scale 1.449643e+01
shape 4.533351e+00

拟合曲线与经验曲线

plot(fit.frechet,demp=TRUE)

更新

我想说Frechet可能不适合你的数据。我试过威布尔，它看起来好多了，你自己检查一下

fit.weibull<-fitdist(x, "weibull", method = "mle", lower = c(0, 0))
print(fit.weibull)
plot(fit.weibull, demp=TRUE)

我们可以注意到，比例参数有点类似，可以仅仅从直方图中猜测出来。威布尔拟合图，鉴于数据，它看起来相当不错

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我在分析中考虑了Weibull分布，但我需要进行许多拟合（>1000），并需要系统化frechet分布初始参数的定义

print(fit.frechet)

loc   2.146861e-07
scale 1.449643e+01
shape 4.533351e+00

plot(fit.frechet,demp=TRUE)

fit.weibull<-fitdist(x, "weibull", method = "mle", lower = c(0, 0))
print(fit.weibull)
plot(fit.weibull, demp=TRUE)

shape  5.865337
scale 17.837188