怎么样把gamma分布的实际点和拟合线画在同一张图上？

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1. library(ggplot2) #载入包
   
2. library(MASS)

复制代码

#Step1:生成10万个服从gamma分布的数，shape=2，rate=0.2

1. x <- round(rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2),1)
   
2. x <- x[which(x>0)]
   
3. t1 <- as.data.frame(table(x))
   
4. names(t1) <- c("x","y")
   
5. t1 <- transform(t1,x=as.numeric(as.character(x)))
   
6. t1[,2] <- t1[,2]/sum(t1[,2])
   
7. ggplot() + geom_point(data = t1,aes(x = x,y = y)) + theme_classic()

复制代码

#Step2：运用MASS包中的fitdistr()求出参数shape、rate

1. fitdistr(x,"gamma") #计算出shape=2,rate=0.2,很完美

复制代码

#Step3：将actual graph和fit graph画在一张图上

1. ggplot() + geom_point(data = t1,aes(x = x,y = y)) + geom_line(aes(x=t1[,1],y=dgamma(t1[,1],2,0.2)),color="red") + theme_classic()

复制代码

#问题就出现了，参数值相当完美，画出的图为什么重合度那么差，所以，我的问题就是：
1.拟合曲线是这样画吗，我感觉应该不是，还希望能请教下大家；

2.对于任何一个模型，求出参数之后，还请以这个例子为例，帮我大概解答下怎么评估所建的模型的拟合好坏，涉及到哪些常用的检验

最后，感觉这个问题应该不难，自己谷歌了一两天也没解决，总结一下，应该是基础不够扎实，对于这类问题还没有建立系统的思想来一步步深入，所以在边科研边补充统计学的知识，希望大家能多指教一些，解决这个问题固然重要，还是希望从问题中学到更多衍生的知识，在此先谢谢各位了

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关键词：gamma 怎么样 GAM Library ggplot2 library

你的也太复杂了，不对呀，拟合的数据直接用核密度估计曲线啊，应该是你求拟合数据的频率有问题
x <- rgamma(100000,shape = 2,rate = 0.2)
hist(x,freq=F,xlim=c(0,60),ylim=c(0,0.1))
lines(density(x),col="red")
curve(dgamma(x,2,rate=0.2),add=T)

你试试这个吧，检验的话，用分布拟合检验，有点复杂，简单的就是ks检验

sunshine668890 发表于 2016-1-13 18:21
你的也太复杂了，不对呀，拟合的数据直接用核密度估计曲线啊，应该是你求拟合数据的频率有问题
x

嗯，自己对于密度的求法确实存在问题，应该就是个错误，学习了，谢谢你的解答

sunshine668890 发表于 2016-1-13 18:23
你试试这个吧，检验的话，用分布拟合检验，有点复杂，简单的就是ks检验

嗯，明白了，ks.test（），已经慢慢摸索到了，谢谢你

kizgel 发表于 2016-1-13 20:35
嗯，明白了，ks.test（），已经慢慢摸索到了，谢谢你

不客气，我也是刚学完R这门课

sunshine668890 发表于 2016-1-14 10:57
不客气，我也是刚学完R这门课

嗯，方便把你的学习路线告诉我吗，感觉自己没有学好，好些都是似懂非懂

kizgel 发表于 2016-1-14 15:13
嗯，方便把你的学习路线告诉我吗，感觉自己没有学好，好些都是似懂非懂

我们学校有这门课，就是看薛毅和汤银才这两本书，做做总结和做做课后题。我觉得得多找些数据什么的练练，数据不好找啊。

kizgel 发表于 2016-1-14 15:13
嗯，方便把你的学习路线告诉我吗，感觉自己没有学好，好些都是似懂非懂

我们学校有这门课，就是看薛毅和汤银才这两本书，做做总结和做做课后题。我觉得得多找些数据什么的练练，数据不好找啊。

sunshine668890 发表于 2016-1-15 11:01
我们学校有这门课，就是看薛毅和汤银才这两本书，做做总结和做做课后题。我觉得得多找些数据什么的练练， ...

是啊，任何东西都需要实战，谢谢你