r - R：将 [KDE] 密度图转换为 cdf？

Question

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

密度图

ECDF

我想做的是获取派生的密度图并将其转换为累积分布频率以从中得出 %。反之亦然。我希望专门使用核密度估计来推导平滑的累积分布函数。我不希望依赖原始数据点来做 ECDF，而是使用 KDE 来做 CDF。

编辑：

我看到有一个 KernelSmoothing.CDF，这可能是解决方案吗？如果是的话，到目前为止我不知道如何实现它。

Mathworks 有一个我正在尝试做的示例，在“计算并绘制在一组指定值处评估的估计 cdf”下从 ECDF 转换为 KECDF。

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

虽然我认为实施相当草率。考虑多项式回归线会更好。

Answer 1

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")

我仍然需要弄清楚如何在给定 x 的情况下推导出 y，但这是一个主要帮助