Parameterschätzung für multivariate Skew-Normal-Verteilungen
Im Gegensatz zur multivariaten Normalverteilung, bei der sich die Parameter mithilfe des Stichprobenmittels und der Stichproben-Varianz-Kovarianz-Matrix bestimmen lassen, müssen die Parameter der Skew-Normal-Verteilung iterativ geschätzt werden. Du kannst dafür vorhandene Funktionen aus dem Paket sn nutzen.
In der vorherigen Übung haben wir die Variablen Ht und Wt aus dem Objekt ais.female betrachtet und festgestellt, dass eine Skew-Normal-Verteilung die Verteilung modellieren kann. Jetzt schätzen wir die Parameter dieser Verteilung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen in R</Kurs>Übungsanweisungen
- Berechne die Parameter der Skew-Normal-Verteilung und weise sie dem Objekt
fit.aiszu. - Gib nur die Schiefe-Parameter aus.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Fit skew-normal parameters
fit.ais <- ___(y = cbind(ais.female$Ht, ais.female$Wt), opt.method = ___)
# Print the skewness parameters
fit.ais$dp$___