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}
#### PLOT DENSITY AND HISTOGRAM #####
par(mfrow=c(1,2))
#REVENUE : su 100 sembra fittare per gamma
legendLabel=c("logNormal","Gamma","Weibull")
x = restaurS[["1000 R"]][["sample"]]
na=mediaS[["40000 R"]][["fits"]][["norm"]][["estimate"]]
ln=mediaS[["40000 R"]][["fits"]][["lnorm"]][["estimate"]]
ga=mediaS[["40000 R"]][["fits"]][["gamma"]][["estimate"]]
weib=mediaS[["1000 R"]][["fits"]][["weibull"]][["estimate"]]
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logis=mediaS[["40000 R"]][["fits"]][["llogis"]][["estimate"]]
pa=mediaS[["40000 R"]][["fits"]][["pareto"]][["estimate"]]
hist(x, freq=F,breaks ="fd",main =NULL,xlab = "Revenue",xlim = c(0,5000))
#lines(density(x))
#curve(dnorm(x, na[1], na[2]), col='blue',add=T,lwd=2)
curve(dlnorm(x,ln[1],ln[2]),col="red",add=T,lwd=2)
curve(dgamma(x,ga[1],ga[2]),col="green",add=T,lwd=2)
curve(dweibull(x,weib[1],weib[2]),col="blue",add=T,lwd=2)
#curve(dexp(x,ex[1]),col="yellow",add=T,lwd=2)
curve(dllogis(x,logis[1],logis[2]),col="grey",add=T,lwd=2)
curve(dpareto(x,pa[1],pa[2]),col="yellow",add=T,lwd=2)
legend("topright",legendLabel,fill=c("red","green","blue"))
#employee: sembra essere più PARETO
legendLabel=c("logNormal","Gamma","Weibull","Pareto")
x = restaurS[["1000 E"]][["sample"]]
na=mediaS[["40000 E"]][["fits"]][["norm"]][["estimate"]]
ln=mediaS[["40000 E"]][["fits"]][["lnorm"]][["estimate"]]
ga=mediaS[["40000 E"]][["fits"]][["gamma"]][["estimate"]]
weib=restaurS[["1000 E"]][["fits"]][["weibull"]][["estimate"]]
ex=mediaS[["40000 E"]][["fits"]][["exp"]][["estimate"]]
logis=mediaS[["40000 E"]][["fits"]][["llogis"]][["estimate"]]
pa=mediaS[["40000 E"]][["fits"]][["pareto"]][["estimate"]]
hist(x, freq=F,breaks = "fd",main = NULL,xlab = "Employee",xlim = c(0,60))
legend("topright",legend = "Exponential",fill="green")
#lines(density(x))
#curve(dnorm(x, na[1], na[2]), col='blue',add=T,lwd=2)
curve(dlnorm(x,ln[1],ln[2]),col="red",add=T,lwd=2)
curve(dgamma(x,ga[1],ga[2]),col="green",add=T,lwd=2)
curve(dweibull(x,weib[1],weib[2]),col="blue",add=T,lwd=2)
curve(dexp(x,ex[1]),col="green",add=T,lwd=2)
#curve(dllogis(x,logis[1],logis[2]),col="grey",add=T,lwd=2)
curve(dpareto(x,pa[1],pa[2]),col="yellow",add=T,lwd=2)
legend("topright",legendLabel,fill=c("red","green","blue","yellow"))
par(mfrow=c(1,1))
#### INTERVALLI DI CONFIDENZA PER REVENUE (GAMMA,WEIBULL) ED EMPLOYEE PARETO ####
library(ggplot2)
library(fitdistrplus)
require(cowplot)
plotConfidInterv<-function(data, myValue=F, conf=.05) {
plt<-ggplot(as.data.frame(data), aes(x=data)) + geom_density(colour = "black", size=1.2)
d <- ggplot_build(plt)$data[[1]]
ypos1 <- d$y[match(x=T, d$x>=quantile(data,conf/2))]
ypos2 <- d$y[match(x=T, d$x>=quantile(data,1-conf/2))]
plt <- plt +
geom_area(data = subset(d, x >= quantile(data,.025) & x <= quantile(data,.975)), aes(x=x, y=y), fill="grey69") +
geom_segment(aes(x=quantile(data, .025), xend=quantile(data, .025), y=0, yend=ypos1), color="navyblue", size=1.2) +
geom_segment(aes(x=quantile(data, .975), xend=quantile(data, .975), y=0, yend=ypos2), color="navyblue", size=1.2)
if(myValue) {
myColor='red'
if (myValue<quantile(data,conf/2) | myValue>quantile(data,1-conf/2))
myColor='red'
ypos <- d$y[match(x=T, d$x>=myValue)]
plt <- plt + geom_segment(aes(x=myValue, xend=myValue, y=0, yend=ypos), color=myColor, size=1.2)
}
plt + geom_density(colour = "black", size=1.2)
#return(d)
}
#BOOTSTRAP WEIBULL
boot.Weibull = bootdist(restaurS[["200 R"]][["fits"]][["weibull"]], niter = 20000,parallel="multicore",ncpus = 4,bootmethod = "nonparam")
q1 = quantile(boot.Weibull$estim[,1], c(0.025, 0.975))
q1 #0.3344109 0.4230618
q2 = quantile(boot.Weibull$estim[,2], c(0.025, 0.975))
q2 #256.1458 567.1988
a = plotConfidInterv(boot.Weibull$estim[,1],restaurS[["200 R"]][["fits"]][["weibull"]][["estimate"]][["shape"]])
b = plotConfidInterv(boot.Weibull$estim[,2],restaurS[["200 R"]][["fits"]][["weibull"]][["estimate"]][["scale"]])
plot_grid(a,b,labels = c('Shape', 'Scale'))
#BOOTSTRAP GAMMA
boot.gamma = bootdist(aidaS[["200 R"]][["fits"]][["gamma"]], niter = 20000,parallel="multicore",ncpus = 4,bootmethod = "nonparam")
q1 = quantile(boot.gamma$estim[,1], c(0.025, 0.975)) #shape
q1 #0.1882148 0.2848943
q2 = quantile(boot.gamma$estim[,2], c(0.025, 0.975)) #rate
q2 #0.0000390436 0.0002793919
c = plotConfidInterv(boot.gamma$estim[,1],aidaS[["200 R"]][["fits"]][["gamma"]][["estimate"]][["shape"]])
d = plotConfidInterv(boot.gamma$estim[,2],aidaS[["200 R"]][["fits"]][["gamma"]][["estimate"]][["rate"]])
plot_grid(c,d,labels = c('Shape', 'Rate'))