Buenas tardes Cesar,
Hay una gran variedad de librerias que podrian ser de utilidad. La
escogencia de una u otra depende del tipo de datos que tienes, es decir, si
estos son continuos o discretos. Un buen comienzo podria ser

R> require(MASS)
R> ?fitdistr

desde la consola de R. Préstale especial atención al argumento "densfun" en
la función fitdistr.

Este tema fue abordado en algunos mensajes anteriores en esta lista. A
continuación te envío los links de interés:

https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/2009-April/000043.html
https://stat.ethz.ch/pipermail/r-help-es/attachments/20090504/1c5b7c07/attachment.pl

En los manuales del CRAN se encuentra un documento escrito por Vito Ricci en
2005 (ver [1]) que puede ayudarte con algunas funciones adicionales.

La "mejor manera" es algo difcil de definir, pero podría ser tener una
función que agrupe varias de las distribuciones más conocidas,  reciba como
argumento los datos y el tipo de distribución (o por defecto que pruebe
todas) y entregue como resultado una medida de bondad de ajuste que permita
decidir sobre cuál de todas es la que mejor describe el fenómeno aleatorio
que genera los datos.

Espero sea de utilidad,

                                   Jorge Ivan Velez


[1] http://cran.r-project.org/doc/contrib/Ricci-distributions-en.pdf


2009/10/6 Cesar Escalante Coterio - CIENCIAS BASICAS <>

> Buenos días para cada una/o.
>
> Acabo de suscribirme. Tengo una inquietud que vi tratada por partes (y
> usando distintos paquetes) en las consultas anteriores.
>
> ¿Cuál es la mejor forma de ajustar distribuciones datos a distribuciones de
> probabilidad teóricas? ¿Cuáles son los paquetes para hacerlo en forma ágil?
>
> Gracias por su atención.
>
> Saludos.
>
> César Escalante C.
>
> _______________________________________________
> R-help-es mailing list
> R-help-es@r-project.org
> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
>

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