dist_fit.RdFit an integer adjusted exponential or gamma distribution
dist_fit(values = NULL, samples = NULL, dist = "exp")
| values | Numeric vector of values |
|---|---|
| samples | Numeric, number of samples to take |
| dist | Character string, which distribution to fit. Defaults to exponential ( |
A stan fit of an interval censored distribution
#> Inference for Stan model: exp_fit. #> 2 chains, each with iter=2000; warmup=1000; thin=1; #> post-warmup draws per chain=1000, total post-warmup draws=2000. #> #> mean se_mean sd 2.5% 25% 50% 75% 97.5% n_eff Rhat #> lambda 2.85 0.02 0.48 2.01 2.52 2.81 3.15 3.94 544 1.00 #> log_lik[1] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.07 -0.05 -0.04 -0.02 610 1.00 #> log_lik[2] -0.29 0.00 0.05 -0.40 -0.32 -0.29 -0.26 -0.22 540 1.00 #> log_lik[3] -0.07 0.00 0.03 -0.14 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 608 1.00 #> log_lik[4] -0.04 0.00 0.02 -0.10 -0.05 -0.04 -0.03 -0.01 614 1.00 #> log_lik[5] -0.01 0.00 0.01 -0.04 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 627 1.00 #> log_lik[6] -0.01 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 0.00 630 1.00 #> log_lik[7] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.03 -0.02 -0.01 -0.01 620 1.00 #> log_lik[8] -0.02 0.00 0.02 -0.07 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 621 1.00 #> log_lik[9] -0.07 0.00 0.03 -0.14 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 608 1.00 #> log_lik[10] -0.03 0.00 0.02 -0.08 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 617 1.00 #> log_lik[11] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 0.00 631 1.00 #> log_lik[12] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.03 -0.02 -0.01 -0.01 620 1.00 #> log_lik[13] -0.02 0.00 0.01 -0.05 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 624 1.00 #> log_lik[14] -0.02 0.00 0.02 -0.06 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 621 1.00 #> log_lik[15] -0.06 0.00 0.03 -0.14 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 608 1.00 #> log_lik[16] -0.86 0.01 0.14 -1.19 -0.95 -0.85 -0.77 -0.62 543 1.00 #> log_lik[17] -1.39 0.01 0.23 -1.92 -1.54 -1.37 -1.23 -0.99 543 1.00 #> log_lik[18] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.07 -0.05 -0.03 -0.01 612 1.00 #> log_lik[19] -2.22 0.02 0.37 -3.07 -2.46 -2.19 -1.97 -1.58 544 1.00 #> log_lik[20] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.07 -0.05 -0.04 -0.02 610 1.00 #> log_lik[21] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.07 -0.05 -0.03 -0.01 611 1.00 #> log_lik[22] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.07 -0.05 -0.04 -0.02 610 1.00 #> log_lik[23] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.07 -0.05 -0.03 -0.01 611 1.00 #> log_lik[24] -0.04 0.00 0.02 -0.09 -0.05 -0.03 -0.02 -0.01 616 1.00 #> log_lik[25] -0.01 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 0.00 627 1.00 #> log_lik[26] -0.01 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 0.00 627 1.00 #> log_lik[27] -0.06 0.00 0.03 -0.14 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 609 1.00 #> log_lik[28] -0.02 0.00 0.02 -0.06 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 621 1.00 #> log_lik[29] -0.03 0.00 0.02 -0.08 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 617 1.00 #> log_lik[30] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.07 -0.05 -0.03 -0.01 611 1.00 #> log_lik[31] -0.05 0.00 0.02 -0.11 -0.06 -0.04 -0.03 -0.01 613 1.00 #> log_lik[32] -0.06 0.00 0.03 -0.14 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 609 1.00 #> log_lik[33] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.07 -0.05 -0.04 -0.02 610 1.00 #> log_lik[34] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 619 1.00 #> log_lik[35] -0.27 0.00 0.04 -0.37 -0.29 -0.26 -0.24 -0.20 539 1.00 #> log_lik[36] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 0.00 0.00 0.00 633 1.00 #> log_lik[37] -1.68 0.01 0.28 -2.32 -1.86 -1.66 -1.49 -1.20 544 1.00 #> log_lik[38] -0.02 0.00 0.02 -0.06 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 621 1.00 #> log_lik[39] -0.54 0.00 0.09 -0.75 -0.60 -0.53 -0.48 -0.40 542 1.00 #> log_lik[40] -0.04 0.00 0.02 -0.09 -0.05 -0.03 -0.02 -0.01 616 1.00 #> log_lik[41] -0.04 0.00 0.02 -0.09 -0.05 -0.03 -0.02 -0.01 616 1.00 #> log_lik[42] -0.05 0.00 0.03 -0.11 -0.06 -0.04 -0.03 -0.01 612 1.00 #> log_lik[43] -0.02 0.00 0.02 -0.07 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 621 1.00 #> log_lik[44] -0.02 0.00 0.01 -0.06 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 622 1.00 #> log_lik[45] -0.01 0.00 0.01 -0.04 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 625 1.00 #> log_lik[46] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.07 -0.05 -0.04 -0.02 610 1.00 #> log_lik[47] -0.06 0.00 0.03 -0.14 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 608 1.00 #> log_lik[48] -1.30 0.01 0.21 -1.79 -1.43 -1.28 -1.15 -0.93 543 1.00 #> log_lik[49] -0.01 0.00 0.00 -0.02 -0.01 0.00 0.00 0.00 633 1.00 #> log_lik[50] -0.01 0.00 0.01 -0.04 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 627 1.00 #> log_lik[51] -0.39 0.00 0.06 -0.53 -0.43 -0.38 -0.35 -0.29 541 1.00 #> log_lik[52] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.06 -0.05 -0.03 -0.01 612 1.00 #> log_lik[53] -0.03 0.00 0.00 -0.04 -0.03 -0.03 -0.03 -0.03 645 1.01 #> log_lik[54] -0.05 0.00 0.02 -0.11 -0.06 -0.04 -0.03 -0.01 613 1.00 #> log_lik[55] -0.02 0.00 0.01 -0.06 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 623 1.00 #> log_lik[56] -0.02 0.00 0.01 -0.04 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 625 1.00 #> log_lik[57] -0.03 0.00 0.02 -0.08 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 618 1.00 #> log_lik[58] -0.04 0.00 0.02 -0.09 -0.05 -0.03 -0.02 -0.01 616 1.00 #> log_lik[59] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 0.00 0.00 0.00 632 1.00 #> log_lik[60] -0.02 0.00 0.01 -0.05 -0.02 -0.02 -0.01 0.00 623 1.00 #> log_lik[61] -0.02 0.00 0.02 -0.06 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 621 1.00 #> log_lik[62] -0.05 0.00 0.02 -0.11 -0.06 -0.04 -0.03 -0.01 613 1.00 #> log_lik[63] -0.01 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 0.00 627 1.00 #> log_lik[64] -0.01 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 0.00 627 1.00 #> log_lik[65] -0.01 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 0.00 629 1.00 #> log_lik[66] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.08 -0.06 -0.04 -0.02 610 1.00 #> log_lik[67] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.07 -0.05 -0.03 -0.01 611 1.00 #> log_lik[68] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.07 -0.05 -0.04 -0.02 610 1.00 #> log_lik[69] -0.05 0.00 0.02 -0.11 -0.06 -0.04 -0.03 -0.01 613 1.00 #> log_lik[70] -0.02 0.00 0.01 -0.05 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 624 1.00 #> log_lik[71] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.07 -0.05 -0.03 -0.01 611 1.00 #> log_lik[72] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 619 1.00 #> log_lik[73] -0.04 0.00 0.02 -0.11 -0.06 -0.04 -0.03 -0.01 614 1.00 #> log_lik[74] -0.03 0.00 0.02 -0.08 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 618 1.00 #> log_lik[75] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.07 -0.05 -0.03 -0.01 611 1.00 #> log_lik[76] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.07 -0.05 -0.04 -0.02 610 1.00 #> log_lik[77] -0.01 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 0.00 629 1.00 #> log_lik[78] -0.02 0.00 0.01 -0.05 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 624 1.00 #> log_lik[79] -0.05 0.00 0.03 -0.11 -0.06 -0.04 -0.03 -0.01 612 1.00 #> log_lik[80] -0.01 0.00 0.01 -0.04 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 625 1.00 #> log_lik[81] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 620 1.00 #> log_lik[82] -0.69 0.00 0.11 -0.94 -0.75 -0.67 -0.61 -0.50 542 1.00 #> log_lik[83] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 619 1.00 #> log_lik[84] -0.02 0.00 0.01 -0.05 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 624 1.00 #> log_lik[85] -0.01 0.00 0.01 -0.02 -0.01 0.00 0.00 0.00 632 1.00 #> log_lik[86] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 621 1.00 #> log_lik[87] -0.04 0.00 0.02 -0.10 -0.05 -0.04 -0.03 -0.01 614 1.00 #> log_lik[88] -0.02 0.00 0.01 -0.06 -0.03 -0.02 -0.01 0.00 622 1.00 #> log_lik[89] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.03 -0.02 -0.01 -0.01 620 1.00 #> log_lik[90] -0.06 0.00 0.03 -0.12 -0.07 -0.05 -0.03 -0.01 611 1.00 #> log_lik[91] -0.90 0.01 0.15 -1.23 -0.99 -0.88 -0.79 -0.65 543 1.00 #> log_lik[92] -0.05 0.00 0.03 -0.12 -0.06 -0.05 -0.03 -0.01 612 1.00 #> log_lik[93] -0.02 0.00 0.01 -0.05 -0.02 -0.01 -0.01 0.00 624 1.00 #> log_lik[94] -0.03 0.00 0.02 -0.07 -0.04 -0.02 -0.02 -0.01 620 1.00 #> log_lik[95] -0.01 0.00 0.01 -0.03 -0.01 -0.01 0.00 0.00 629 1.00 #> log_lik[96] -0.04 0.00 0.02 -0.09 -0.05 -0.03 -0.02 -0.01 616 1.00 #> log_lik[97] -0.05 0.00 0.03 -0.11 -0.06 -0.05 -0.03 -0.01 612 1.00 #> log_lik[98] -0.04 0.00 0.02 -0.10 -0.05 -0.04 -0.02 -0.01 615 1.00 #> log_lik[99] -0.03 0.00 0.02 -0.08 -0.04 -0.03 -0.02 -0.01 618 1.00 #> log_lik[100] -0.06 0.00 0.03 -0.13 -0.07 -0.05 -0.04 -0.02 610 1.00 #> lp__ -12.56 0.03 0.71 -14.68 -12.68 -12.30 -12.13 -12.08 679 1.00 #> #> Samples were drawn using NUTS(diag_e) at Thu Sep 3 10:53:54 2020. #> For each parameter, n_eff is a crude measure of effective sample size, #> and Rhat is the potential scale reduction factor on split chains (at #> convergence, Rhat=1).