问题描述
我不擅长阅读数学符号。我对统计数据有所了解，但不幸的是，它没有出现偏斜的分布（实际上仅涵盖正态分布，如果偏斜，则包括左，右和峰度，但从未教过我们如何推导alpha和omega）。
我看了一大堆帖子，
http://azzalini.stat.unipd.it/SN/Intro/intro.html 和 skew normal distribution
而且我不能拖尾。
我看到有一些库函数。心理的欧米茄和系数α。
最终，我想做的是导出偏斜数据的累积分布函数。我看到了函数dsn（https://rdrr.io/cran/sn/man/dsn.html）。我正在寻找类似“ pnorm”的东西，但是对于给定单变量数据集的偏斜分布。我相信它是“ psn”。
psn(x,xi=0,omega=1,alpha=0,tau=0,dp=NULL,engine,...)
要求使用alpha和omega。我有一种方法可以导出Alpha（感谢VGAM）
sdata <- data.frame(y1 = rskewnorm(nn <- 1000,shape = 5))
fit1 <- vglm(y1 ~ 1,skewnormal,data = sdata,trace = TRUE)
alpha <- coef(fit1,matrix = TRUE)
但是我不确定给定“ sdata”后如何导出欧米茄。 Ω和系数alpha函数似乎使用了多因子数据框（即数据集（示例））。
我在这里看到一个类似的问题：https://stats.stackexchange.com/questions/394384/getting-skew-normal-parameters-from-its-moments
在有偏斜（https://rcommand.com/r-help/library/fGarch/html/snorm.html）的情况下，我也许可以使用fGarch来推导概率密度函数
解决方法
暂无找到可以解决该程序问题的有效方法，小编努力寻找整理中！
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