如何将高斯拟合到 R 中的直方图？

Question

可能的重复：
将密度曲线拟合到 R 中绘图的R最佳拟合曲线中的直方图

我有一组数据，当绘制在直方图中时是高斯分布。我已经从 .csv 文件中读取了数据，如下所示：

"values"
1.29989
1.15652
1.27818
1.19699
1.28243
1.19433
1.10991
...

使用data<-read.csv("~/peak.csv")...所以我创建一个直方图使用hist(data$values)。我希望能够将高斯拟合到这个直方图，并将拟合函数的 sigma 和均值与根据数据计算的 sigma 和均值进行比较。

我看过的所有地方都提到了nls，glm但我无法弄清楚如何使用这些函数将高斯拟合到直方图，即使在执行?nls和 之后?glm。请帮忙？

Answer 1

如果你想使用内置函数，你可以这样做：

library("MASS")
data<-read.csv("~/peak.csv")
fitdistr(data, "normal")

请记住，对于高斯，这只是计算平均值和标准偏差。