在R语言中，可以使用拟合函数“fitdistr”来进行高斯分布拟合。具体步骤和代码如下：
导入数据，假设已经存在一个名为“data”的数据集。
安装并加载fitdistrplus库：
install.packages("fitdistrplus")
library(fitdistrplus)
- 进行高斯分布拟合，使用以下代码：
fit <- fitdist(data, "normal")
这里的“normal”表示拟合的分布类型为正态分布。
- 查看拟合后的参数：
summary(fit)
可以得到均值、标准差以及置信区间等信息。
- 检验拟合好坏，使用以下代码：
plot(fit) # 绘制拟合图形
观察拟合曲线与数据分布的吻合程度，可以初步判断拟合效果。
- 调整拟合参数，可以使用以下代码来调整：
fit2 <- fitdist(data, "normal", start=list(mean=2, sd=3)) # 使用不同的初始值
还可以通过添加“method=’mle’”参数来使用最大似然估计方法进行拟合，或者通过添加“fix.arg=list(mean=2)”参数来固定某个参数值进行拟合。
希望以上内容对你有所帮助！