如何在R中使用分组频数数据拟合Log-normal分布？

你遇到的问题是fitdist的调用方式错误——它的第一个参数是待拟合的观测向量，第二个参数是分布名称，不能直接把频数count放在第二个位置。要同时用age（分组变量）和count（频数权重）拟合对数正态分布，有两种高效的实现方式：

方法1：展开为原始观测数据 #

把每个age按对应的count次数重复，生成完整的观测向量后再拟合：

library(fitdistrplus)
df <- data.frame(age=c(18,22,24,25,26,27,28,29,31,32,35,37,40,44,49,50,55,60,63,67,80),
                 count=c(100,110,120,125,125,110,100,90,80,70,60,45,30,15,12,10,8,3,2,1,1))

# 展开数据：每个age重复count次
age_expanded <- rep(df$age, times = df$count)
# 拟合对数正态分布
fit_result <- fitdist(age_expanded, "lnorm")
# 查看包含meandlog、sdlog的参数结果
summary(fit_result)

方法2：使用权重参数（更高效） #

直接通过fitdist的weights参数传入频数，无需展开数据，适合大样本场景：

library(fitdistrplus)
df <- data.frame(age=c(18,22,24,25,26,27,28,29,31,32,35,37,40,44,49,50,55,60,63,67,80),
                 count=c(100,110,120,125,125,110,100,90,80,70,60,45,30,15,12,10,8,3,2,1,1))

# 传入weights参数拟合
fit_result_weighted <- fitdist(df$age, "lnorm", weights = df$count)
# 查看参数结果
summary(fit_result_weighted)

两种方法得到的meandlog（对数均值）和sdlog（对数标准差）参数结果一致，都是基于age的加权观测拟合出的对数正态分布参数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user21242742