Как подобрать и проверить отрицательное биномиальное распределение для подсчета данных в R?
У меня есть образец, который распространяется как таковой, скажем, rnorm(300, mean=100, sd=10) (Rnorm просто используется в качестве образца данных). Я хочу подогнать к нему отрицательный бином (а) визуально, используя ggplot2 или пакет base R (б), а также запустить соответствующий тест, чтобы проверить, является ли он на самом деле отрицательным биномом (в данном случае это не так). Я не уверен, как добиться этого в R.
Поэтому я попробовал это в качестве начальной отправной точки (из этой темы)
tt <- c(1:100)
hist(tt, prob = TRUE)
library(fitdistrplus)
fit <- fitdist(data = tt, distr = "nbinom", method = "mle")
fitD <- dnbinom(0:100, size=2.116252, mu=50.492772)
lines(fitD, lwd="3", col="blue")
Однако это соответствует данным для функции плотности вероятности. Я хочу подогнать его под обычное распределение частот