Я не умею читать математические обозначения. Я разбираюсь в статистике, но, к сожалению, она останавливается перед искаженными распределениями (на самом деле охватывает только нормальные распределения и, если они перекошены, влево/вправо и эксцесс, но нас никогда не учили, как получать альфу и омегу).
Я просмотрел мектон постов,
http://azzalini.stat.unipd.it/SN/Intro/intro.html и искажать нормальное распределение
и я не могу сделать хвосты этого.
Я вижу, что есть некоторые библиотечные функции. Омега психики и коэффициентальфа.
В конечном итоге я пытаюсь вывести кумулятивную функцию распределения искаженных данных. Я вижу функцию dsn (https://rdrr.io/cran/sn/man/dsn.html). Я ищу что-то вроде pnorm, но для асимметричных распределений с одномерным набором данных. Я верю, что это psn.
psn(x, xi=0, omega=1, alpha=0, tau=0, dp=NULL, engine, ...)
Что требует альфы и омеги. У меня есть средство для получения альфы (спасибо VGAM)
sdata <- data.frame(y1 = rskewnorm(nn <- 1000, shape = 5))
fit1 <- vglm(y1 ~ 1, skewnormal, data = sdata, trace = TRUE)
alpha <- coef(fit1, matrix = TRUE)
но я не уверен, как бы я получил омегу с учетом sdata. Функции омега и коэффициент альфа, по-видимому, используют многофакторный фрейм данных (т.е. набор данных (пример)).
Я вижу аналогичный вопрос, заданный здесь: https://stats.stackexchange.com/questions/394384/getting-skew-normal-parameters-from-its-moments
Я мог бы использовать fGarch для получения функции плотности вероятности с учетом асимметрии (https://rcommand.com/r-help/library/fGarch/html/snorm.html)
