百分率からの配分R

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％で表されるパラメータ（天然ガス混合物組成）の分布を有する。そのようなデータを分布パラメータ（ガンマ、正規分布または対数正規分布でなければならない）に対してどのようにテストし、Rのそのパラメータに基づいてランダムな構成を生成するか？百分率からの配分R

出典

2016-09-06 Sequestrator

あなたは「混合組成物を」と言うとき、あなたは21.2％、3.2％、46.7パーセントを観測ごとに単一の測定を持っている（例えば、あなたのデータは数字の単一のベクターあり、例えば意味ですか：Rで

（2.5％、90％、7.5％）、（10％、90％、0％）...）の合計が1になるような、？ –

ありがとうございました。私は1つのサンプル（組成）の分析を行う必要があります。すなわち、各観測（サンプル）の合計が1になるような成分の割合を求めます。私は、各サンプル（組成物）中の成分の分布を別々に試験することができなければならない。 – Sequestrator

これはCrossValidatedのためのより良い質問であってもよいが、可能性がある：

一般的に適合度に応じて可能なディストリビューションの範囲の中から選択することをお勧めではありません。代わりに、あなたは、あなたのデータの質的特性に応じて、このようなものを選択する必要がありますイライラ

distributions

を、このチャートは、実際にあなたのデータのための最良の選択肢を持っている（組成、連続しません0〜1（または0〜100）で囲まれています）。これはBeta distributionです（ただし、サンプルに正確に0または100の値がある場合は技術的な問題があります）。

## some arbitrary data 
z <- c(2,8,40,45,56,58,70,89) 
## fit (beta values must be in (0,1), not (0,100), so divide by 100) 
(m <- MASS::fitdistr(z/100,"beta",start=list(shape1=1,shape2=1))) 
## sample 1000 new values 
z_new <- 100*rbeta(n=1000,shape1=m$estimate["shape1"], 
        shape2=m$estimate["shape2"])

出典

2016-09-09 00:20:29

ありがとうございました。しかし、複雑な炭化水素混合物（油組成など）のプラス分率の熱力学的分析に関連しています。実際には、実験室で分析することが不可能な成分の割合を推定するために、ガンマ分布が用いられる。したがって、例のベクトルzは100（または1）に等しい要素の合計を持つ必要があります。しかし、あなたの例がガンマ（または類似の）分布に適用できるかどうかは、R構文ではあまりよくありません。 – Sequestrator

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