여기 내 코드 내 출력 (CDF)이다 install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
chol <- read.table(url("http://assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt"), header = TRUE)
df <- data.frame(x = chol$AGE)
ggplot(
내가 가지고있는 첫번째 요소는 일반적인 값이며, 두 번째는 그 값의 발생 횟수 인 다음 목록 : mylist=[(2, 45), (3, 21), (4, 12), (5, 7),
(6, 2), (7, 2), (8, 3), (9, 2),
(10, 1), (11, 1), (15, 1), (17, 2), (18, 1)]
내가 계산 할 각 튜플의 두 번째 요소로
PDF가있는 경우 CDF 및 Quantile 함수를 R로 어떻게 그릴 수 있습니까? 현재, 나는 다음이 (하지만 난 그것을 할 수있는 더 좋은 방법이있을 생각) : dash2 제안 ## Probability Density Function
p <- function(x) {
result <- (x^2)/9
result[x < 0 | x >
나는 100 개 토스 중에서 k 머리보다 더 많은 것을 가질 확률을 추정하기 위해 이항 분포 CDF (scipy.stats.binom.cdf 사용)를 사용하는 코드를 아래에 작성했습니다. 여기서 k = 0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100. 그리고 나서 hist()을 사용하여 플롯하려고했습니다. import scipy
나는 주어진 함수 (f (x)라고 부르 자)를 가지고 그것을 정규화하기 위해 Monte Carlo 방법을 사용했다. 나는 확률 밀도 함수를 계산했고 누적 분포 함수를 통합했다. f = function(x) ...
plot(f,xlim = c(0, 5), ylim = c(0, 1),main="f(x)")
mc.integral = function(f,
경험적인 cdf를 사용하여 모든 값의 정확한 값을 찾으려고합니다. 정확한 가치를 얻는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 피팅 툴을 사용하여 피팅 된 함수를 사용하여 피팅 툴을 추정 할 수 있습니까? [f,x] = ecdf(samples);
예 경험적 CDF에 맞는 최상의 기능을 찾으려면 원하는 번호의 정확한 CDF를 찾으려면 어떻게합니까? 이들은 내 샘플은
임의 변수의 값 샘플에 따라 커널 밀도 추정을 사용하여 누적 밀도 함수를 만듭니다. I 필요한 것을 cdf = gaussian_kde(sample)
밀도 함수 생성 CDF 같다 확률 변수의 샘플 값을 생성하는 것이다. 나는 확률 분포 함수를 반전시키는 방법을 알고 있지만, 분석 할 수 없기 때문에 꽤 복잡한 준비가 필요하다. 통합 된 솔루션이 있습니까,