README.md

In jpdrslvr/wsDist:

wsDist

Descrição

Ajuste de distribuições de probabilidade pelos métodos dos Momentos (mmo), Momentos-L (mml) e Máxima verossimilhança (ml). Distribuições disponíveis:

• Gamma (gam)
• GEV (gev)
• Logística generalizada (glo)
• Normal generalizada (gno)
• Pareto generalizada (gpa)
• Gumbel para mínimos (gum_min)
• Gumbel para máximos (gum_max)
• Kappa (kap)
• Log-normal 3 parâmetros (ln3)
• Normal (nor)
• Pearson tipo 3 (pt3)
• Wakeby (wak)
• Weibull (wei)

Funções

• fit(x, dist, method): ajusta os parâmetros de x para a distribuição dist, pelo método method.
• density_function(x, parameters): retorna a função densidade de probabilidade.
• prob_function(x, parameters, exced = FALSE): retorna a função cumulativa de probabilidade.
• plotting_position(x, formula, exced = FALSE): retorna as posições de plotagem. formula pode ser "weibull", "gringorten", "blom", "hazem" ou "cunnane".

Testes de aderência

• ad_test: Teste de Anderson-darling.
• chi_square_test: Teste de Qui-quadrado
• ks_test: Teste de Kolmogorov–Smirnov
• filliben_test: Teste de Filliben

Instalação

# Instalando através do pacote devtools
devtools::install_github("jpdrslvr/wsDist")

Exemplos

library(wsDist)
(x <- rnorm(10))

##  [1]  0.6621712 -1.4183637 -0.3466529 -0.2802488  1.3376483  0.5027680
##  [7]  0.7004525  0.2601525  0.2654389  2.5673329

(par <- fit(x, "nor", "mm"))

## Distribuição Normal
## Estimador de parâmetros: Momentos
## --------- 
## mu = 0.4251
## sigma = 1.0596

density_function(x, par)

## Função densidade de probabilidade
## Distribuição Normal
## Estimador de parâmetros: Momentos
## --------------------------------- 
##  [1] 0.36720476 0.08288929 0.28879539 0.30169008 0.25983824 0.37550354
##  [7] 0.36401034 0.37198135 0.37226569 0.04876731

(p <- prob_function(x, par))

## Função cumulativa de probabilidade
## Distribuição Normal
## Estimador de parâmetros: Momentos
## ---------------------------------- 
##  [1] 0.58853261 0.04094714 0.23320336 0.25281199 0.80545669 0.52922826
##  [7] 0.60252997 0.43815603 0.44012321 0.97840299

q_function(p, par)

## Quantis
## Distribuição Normal
## Estimador de parâmetros: Momentos
## --------------------------------- 
##  [1]  0.6621712 -1.4183637 -0.3466529 -0.2802488  1.3376483  0.5027680
##  [7]  0.7004525  0.2601525  0.2654389  2.5673329

plotting_position(x, formula = "blom")

## Posição de plotagem
## Fórmula: blom
## ------------------- 
##  [1] 0.06097561 0.15853659 0.25609756 0.35365854 0.45121951 0.54878049
##  [7] 0.64634146 0.74390244 0.84146341 0.93902439

ad_test(x, par)

## Teste de aderência: Anderson-Darling
## Distribuição Normal
## Estimador de parâmetros: Momentos
## ------------------------------------ 
## statistic = 0.3398
## p.value = 0.7520

chi_square_test(x, par)

## Teste de aderência: Qui-quadrado
## Distribuição Normal
## Estimador de parâmetros: Momentos
## -------------------------------- 
## statistic = 90.0000
## p.value = 0.2313

filliben_test(x, par)

## Teste de aderência: Filliben
## Distribuição Normal
## Estimador de parâmetros: Momentos
## ---------------------------- 
## statistic = 0.9605
## p.value = 0.3195

Disponibilidade

Distribuições disponíveis para métodos e testes.

Estimadores

Testes de aderência

MM MMV MML Filliben Anderson-Darling Qui-quadrado Kolmogorov-Smirnov Gamma ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ GEV ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Logística generalizada ❌ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Normal generalizada ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ Pareto generalizada ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ Gumbel para mínimos ✅ ❌ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ Gumbel para máximos ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ Kappa ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ Log-normal 3 parâmetros ✅ ✅ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ Normal ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Pearson tipo 3 ❌ ❌ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ Wakeby ❌ ❌ ✅ ❌ ✅ ✅ ✅ Weibull ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅ ✅

jpdrslvr/wsDist documentation built on Dec. 21, 2021, 3:12 a.m.