R Student-t（位置0のスケール1）

Question

私はMLEを使ってstudent-tをRにフィットさせることについて読んだことがありますが、常に位置とスケールのパラメータが最大の関心事であるようです。私はちょうど標準法のように分布していると考えられるデータにstudent-t（wikipediaで記述されているように）を適合させたいので、平均が0でスケールが1であると仮定できます。

Answer 1

あなたは関数t.testを探しています。

x <- rnorm(100) 
t.test(x) 

私は少しあなたの質問を誤解だと思うサンプルにhere

EDIT

を置きます。あなたの人口密度（ここでは標準的な法線）の場所についての仮説検定にはt.testを使用します。

t分布のパラメータを当てはめるには、データがt分布から来ない限り、これを行うべきではありません。あなたのデータが標準正規分布から来ていることを知っているなら、あなたはすでに位置とスケールのパラメータを知っているので、それは何ですか？

Answer 2

ロケーションとスケールのパラメータを「仮定」している場合は、データを分布に「フィッティング」していないので、単にデータが一定の分布に従っていると仮定しています。

一部のデータにディストリビューションをフィッティングさせるとは、このディストリビューションの「適切な」パラメータを見つけてデータを「正確に」モデル化することを意味します。最尤推定は、いくつかのデータに基づいてパラメータの点推定値を求める方法です。

student-tなどの古典的なディストリビューションに適合する最も簡単な方法は、MLEを使用するMASSパッケージのfitdistr関数を使用することです。

library("MASS") 
# generating some data following a normal dist 
x <- rnorm(100) 

# fitting a t dist, although this makes little sense here 
# since you know x comes from a normal dist... 
fitdistr(x, densfun="t", df=length(x)-1) 

注学生-Tの密度が場所m、規模sと自由さdfの度合いによってパラメータ化されていること：あなたには、いくつかのデータを持っていると仮定すると

。 dfはチューニングされていませんが、データに基づいて設定されます。

fitdistrの出力には、mとsの適合値が含まれています。アウトプットをオブジェクトに格納すると、フィットに関するすべての種類の情報にプログラムでアクセスできます。

質問は今、あなたが本当にやりたいことであるかどうかです。データが正常であれば、なぜt distに収まるのですか？