sn 패키지를 사용하여 skew 정규 분포에서 데이터를 그리는 방법 R

Question

왜곡 정규 분포 데이터의 위치, 모양 및 크기를 특성화 한 다음이 매개 변수를 사용하여 왜곡 정규 분포 동일한 매개 변수로 과거에는 R에서 sn 패키지를 사용하여이 작업을 수행했습니다. 예를 들어, v의 데이터 벡터가있는 경우 기울기 정규 분포를 따르고 sn.em 함수를 사용하여 위치, 모양 및 비율을 예측합니다.

require(sn) 
data(ais) 
v <- ais$Fe 
sn.em(,v) 

나는 다음 rsnorm 기능을 사용하여 동일한 매개 변수를 사용하여 스큐 정상 dsitrubtion에서 무작위로 그릴 것 : 이러한 기능의

rsnorm(100, shape = x, location = y, scale = z) 

모두를 더 이상 sn 패키지에 존재하지 않습니다.sn 패키지의 다른 기능 또는 다른 패키지와 함께이 기능을 모두 수행하려면 어떻게해야합니까?

Answer 1

"sn"패키지에서 sn.mple() 함수를 사용하십시오. 귀하의 예를 들어, SN 분배에서 샘플을 그리려면

cp.est <- sn.mple(y=v,opt.method = "nlminb")$cp 
dp.est <- cp2dp(cp.est,family="SN") 
dp.est 
     xi  omega  alpha 
20.244158 73.840301 9.142412 

를 사용할 수 있습니다, 같은 패키지에 RSN() 함수를 사용합니다. https://cran.r-project.org/web/packages/sn/index (당신은 [그 크랑 페이지를 참조 설명서]를을 확인 않았다 : 예를 들어,

rsn(n=100, xi=20.24, omega=73.84, alpha=9.14)