Следующий код вычисляет кумулятивную функцию распределения (CDF) для вектора VP. Я хотел бы использовать CDF для получения функции плотности вероятности (PDF). Другими словами, мне нужно вычислить производную CDF. Как я могу сделать это в R?

VP <- c(0.36, 0.3, 0.36, 0.47, 0, 0.05, 0.4, 0, 0, 0.15, 0.89, 0.03, 
    0.45, 0.21, 0, 0.18, 0.04, 0.53, 0, 0.68, 0.06, 0.09, 0.58, 0.03, 
    0.23, 0.27, 0, 0.12, 0.12, 0, 0.32, 0.07, 0.04, 0.07, 0.39, 0, 0.25, 
    0.28, 0.42, 0.55, 0.04, 0.07, 0.18, 0.17, 0.06, 0.39, 0.65, 0.15, 
    0.1, 0.32, 0.52, 0.55, 0.71, 0.93, 0, 0.36)
set.seed(0)
CF <- round(sapply(1:1000, function(i) sample(VP, length(VP), replace=TRUE)),2)
Breaks <- c(max(CF,1.0), 1.0, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1, 0)
CDF <- round(sapply(Breaks, function(b) sum(CF<=b)/length(CF)),2)
0
Krug 11 Май 2016 в 04:25

2 ответа

Лучший ответ

diff - оператор дискретной разности, поэтому я думаю, вы ищете

diff(CDF)/diff(Breaks)
  • обратите внимание, что этот вектор будет на единицу короче исходных векторов CDF и Breaks
  • вам, возможно, придется что-то сделать с реверсированием векторов CDF и Breaks, чтобы получить разумные результаты ...
3
Ben Bolker 11 Май 2016 в 01:36

Вы также можете попробовать эмпирическую функцию cdf:

CDF <- ecdf(VP)

И функция гистограммы также может предоставить функцию плотности выборки

PDF <- hist(VP, freq=F)

Посмотрите на PDF$counts и PDF$breaks.

2
slouchy 11 Май 2016 в 08:07