Çok değişkenli eğik-normal dağılımlar için parametre tahmini
Çok değişkenli normalin aksine, parametre tahminleri örnek ortalaması ve örnek varyans-kovaryans matrisiyle doğrudan elde edilemez; eğik-normal dağılımın parametreleri yineli (iteratif) bir süreçle tahmin edilmelidir. Tahminleri almak için sn paketindeki hazır fonksiyonları kullanabilirsin.
Önceki egzersizde ais.female nesnesindeki Ht ve Wt değişkenlerini incelemiş ve dağılımın eğik-normal ile modellenebileceğini görmüştük. Şimdi bu dağılımın parametrelerini tahmin edeceğiz.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
R'de Çok Değişkenli Olasılık Dağılımları
Egzersiz talimatları
- Eğik-normal dağılımın parametrelerini hesapla ve
fit.aisnesnesine ata. - Yalnızca eğiklik (skewness) parametrelerini yazdır.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Fit skew-normal parameters
fit.ais <- ___(y = cbind(ais.female$Ht, ais.female$Wt), opt.method = ___)
# Print the skewness parameters
fit.ais$dp$___