Нахождение значения p по критерию пригодности в пакете fitdistrplus в r
Я хочу приспособить распределение к моим данным. Я использую пакет fitdistrplus в r, чтобы найти дистрибутив. Я могу сравнить достоверность результатов подгонки для разных дистрибутивов, чтобы увидеть, какой из них больше подходит для моих данных, но я не знаю, как проверить pvalue для проверки правильности подбора для каждого из дистрибутивов. Результаты могут показать, что среди гамма, логнормального и экспоненциального, экспоненциальное распределение имеет более низкую статистику для теста Андерсона, но я не знаю, как проверить, не отклоняет ли pvalue для этих тестов нулевую гипотезу. Есть ли встроенная функция в R, которая дает значения? Вот фрагмент кода, который я использовал в качестве примера:
d <- sample(100,50)
library(fitdistrplus)
descdist(d)
fitg <- fitdist(d,"gamma")
fitg2 <- fitdist(d,"exp")
gofstat(list(fitg,fitg2))
Этот код составляет 50 случайных чисел от 0 до 100 и пытается найти наилучшую модель, подходящую для этих данных. Если descdist (d) показывает, что гамма и экспонента являются двумя кандидатами в качестве наиболее подходящей модели, то fitg и fitg2 находят связанные с ними модели. последняя строка сравнивает статистику Ks и Андерсона, чтобы показать, какое распределение наиболее подходит. Распределение с более низким значением для этих тестов является лучшим. Тем не менее, я не знаю, как найти p-значения для fitg и fitg2 перед их сравнением. Если значения показывают, что ни одно из этих распределений не соответствует этим данным, нет смысла сравнивать их достоверность со статистикой соответствия с моими знаниями.
Любая помощь приветствуется. Спасибо