小编mk9*_*k9y的帖子

考虑

ext <- data.frame(cond = rep(c('a', 'b'), each = 2), dat = runif(4) )

我想要

exw <- unstack(ext, dat ~ cond)

但我想做到这一点的dcast()在reshape2(用于教育的目的).这可能吗？

从gamlss.dist页面exGAUSS：

心理学家经常使用前高斯分布来模拟响应时间 (RT)。它是通过添加两个随机变量来定义的，一个随机变量来自正态分布，另一个来自指数分布。参数mu和sigma是正态分布变量的平均值和标准差，而参数nu是指数变量的平均值。

以下是我们应该如何估计参数：

library(gamlss)
y <- rexGAUS(100, mu = 300, nu = 100, sigma = 35)
m1 <- gamlss(y ~ 1, family = exGAUS)
m1

不幸的是，估计值相差甚远：

Family:  c("exGAUS", "ex-Gaussian") 
Fitting method: RS() 

Call:  gamlss(formula = y ~ 1, family = exGAUS) 

Mu Coefficients:
(Intercept)  
      302.9  
Sigma Coefficients:
(Intercept)  
      3.496  
Nu Coefficients:
(Intercept)  
       4.63  

从 CRAN 中消失的软件包retimes仍然可以从

https://cran.r-project.org/src/contrib/Archive/retimes/retimes_0.1-2.tar.gz

library(retimes)
mexgauss(y)

给出：

       mu     sigma       tau 
319.42880 …