R: Превратить график плотности [KDE] в cdf?

Данные: 34,46,47,48,52,53,55,56,56,56,57,58,59,59,68

График плотности

введите описание изображения здесь

ECDF

введите описание изображения здесь

Что я хотел бы сделать, так это взять график производной плотности и превратить его в совокупную частоту распределения, чтобы получить%. И наоборот. Я надеюсь использовать оценку плотности ядра специально для получения сглаженной кумулятивной функции распределения. Я не хочу полагаться на исходные данные для создания ECDF, но использую KDE для создания CDF.

Редактировать:

Я вижу, что есть KernelSmoothing.CDF, может ли это быть решением? Если это так, то я пока не знаю, как это реализовать.

В Mathworks есть пример того, что я пытаюсь сделать, - преобразование из ECDF в KECDF в разделе «Вычислить и построить график предполагаемого cdf, оцененного при заданном наборе значений».

http://www.mathworks.com/help/stats/examples/nonparametric-estimates-of-cumulative-distribution-functions-and-their-inverses.html?requestedDomain=www.mathworks.com < / а>

введите описание изображения здесь

хотя я считаю, что реализация довольно коряво. Было бы лучше рассмотреть линию полиномиальной регрессии.


r cdf ecdf
person thistleknot    schedule 30.04.2016    source источник
comment
Вы можете посмотреть на функцию выживания Каплана-Мейера в пакете «выживание». Это непараметрическая оценка функции выживаемости и выживаемости = 1-cdf   -  person user118591    schedule 31.10.2016

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward 

library("DiagTest3Grp", lib.loc='~/R/win-library/3.2")

data <- c(34,46,47,48,52,53,55,56,56,56,57,58,59,59,68)
bw <- BW.ref(data)
x0 <- seq(0, 100, .1) 
KS.cdfvec <- Vectorize(KernelSmoothing.cdf, vectorize.args = "c0")
x0.cdf <- KS.cdfvec(xx = data, c0 = x0, bw = bw)
plot(x0, x0.cdf, type = "l")

Мне все еще нужно выяснить, как получить y с учетом x, но это сильно помогло

person thistleknot    schedule 01.05.2016