问题标签 [ecdf]

我使用 plot.ecdf(x, ...) 绘制了经验分布函数 (EDF) 图。为了可视化正常性，我在 r 中寻找一个 qqline，相当于在我的图中绘制一条简单的对角线。MATLAB 中的 normplot() 函数正在做同样的事情（请参阅此链接上图中的红线：http: //www.mathworks.de/de/help/stats/normplot.html）。谢谢。

我通过以下调用Ecdf从包中构建了一个图：Hmisc

我一直无法找到如何更改绘图轴标签的大小，并且默认大小相当小。

This question here的答案提出了一种通过应用的方法ecdf。

但是我使用Ecdf()from packageHmisc因为它提供了一种方便的方法来绘制 ccdf（互补累积分布函数）图。（通过将what选项设置为“1-F”）

默认情况下，Ecdf()绘图并返回一个包含xand的嵌套列表y。

如何提取y某个值的x值？然后将其绘制在原始情节上？

供参考：

起初我正在考虑使用从R List 到 Data Frame建议的方法将此列表转换为 data.frame ，但我的数据很大，而且rbind看起来真的很慢。

我有一组难以可视化的数据，但我认为添加一些点和线的 ECDF 可以解决问题。我能够以我想要的方式绘制事物；我的问题是正确着色。

我有以下代码，它将所有正确的线和点放在图上，但现在我想正确地为所有内容着色和标记。我仔细阅读了多篇文章并尝试了一百件事，但无法做到正确。我需要以不同的方式格式化我的数据吗？

我对传奇的看法是这样的：

• 虚线 = b
• 实线 = a
• 红色 = s
• 蓝色 = d
• 点 = s.mean

生成示例图的代码在这里：

我正在绘制的数据的一些上下文：我有随机数据集（s）和确定性集（d）；每个随机集都有数百个值，而确定性集只有一个值。所以在我的情节中，我将随机数据的分布（实线）和随机数据的平均值（点）与确定性值（虚线）进行比较。对于随机数据集和确定性数据集，都有两个“案例”（a）和（b）。我希望所有（a）和（b）数据共享相同的颜色。

这似乎使用 aes 和颜色/线型/几何映射应该很容易，但我无法弄清楚。

提前致谢。

我的数据如下：

zip并且ID是因子并且count是数字。ID 与计数唯一关联。在每个级别的 zip 中，计数按 desc 顺序排列。

如何按zipfor的每个级别创建累积百分比图count（在这种情况下，我需要在一个窗口中显示 3 个图），同时使用ID? 此外，x 轴将保持 desc 顺序或计数（这意味着最大的百分比在前）。

到目前为止，我读到 ggplot2 内置了 ecdf，但我不知道如何在那里生成多个图表。我试过了

但它根本没有用。

谁能给我一个提示？

考虑以下系列和累积图：

这会产生一个从零开始的图表。换句话说，它看起来好像 x 具有负值。在右侧，它在达到 1500 和 100% 后继续向右。因此，看起来好像有 x 个点大于 1500。

手动完成整个操作时，我得到了我的期望：

但这似乎违背了stat='ecdf'捷径的全部目的。我错过了什么？

是否有一种简单快捷的方法来获取R中整数向量中出现的每个整数的频率？

到目前为止，这是我的尝试：

结果如下：

如您所见table，速度慢得离谱，hist似乎是最快的。但是hist（当我使用它时）正在处理任意指定的断点，而我只是想对整数进行 bin 处理。难道没有办法用这种灵活性换取更好的性能吗？

在C中，for(i=0;i<1000000;i++)h[x[i]]++;速度会非常快。

我正在尝试构建一个R包，其中包含几个ecdf对象。它们是由 ecdf（一些变量，例如 p1）创建的。我将它们放在一个列表中并将其保存为数据文件夹中的rda文件，但是当我在安装包后运行包内的函数（假设名为 b1）时，出现以下错误：

fc 是一个存储在保存列表中的 ecdf 函数，我通过 data(list1) 调用列表，然后fc<-list[[1]]在函数内部调用。

我也做了data(list1)，当我输入:时fc<-list1[[1]]，我可以看到fc是一个ecdf对象，但是当我输入时fc(1)，我得到了以下错误：

如果我让 R 选择 fc 作为函数或数据，当我使用 package.skeleton 并将 fc 放入 mylist 时，它选择作为函数并创建 fc.R，但它不运行，这样的事情会保存在 fc.R 中：

但是对象 fc 是：

我非常感谢我能得到的任何帮助。非常感谢您提前抽出宝贵时间。我想我需要弄清楚我应该如何为构建包保存 fc 。统计库版本是 3.0.1（我认为这可能是原因，但不知道。）

我正在将分布拟合到给定的数据。然后我估计了分布的参数。我还使用 R 中的 ecdf() 命令绘制了经验 cdf。现在我必须绘制估计分布的 cdf 以及经验 cdf。我该怎么做？ecdf() 命令还能帮助我吗？

我正在尝试使用经验数据重新创建以下积分：

其中 F, G 是 cdfs，它们的倒数是分位数函数。

这是我的代码：

有了这个，我会期望，eqces(u,u) = 0但u = np.random.uniform(0,1,50)通常情况并非如此。谁能告诉我我做错了什么或提出替代方案？

Edit

这段代码似乎更适合一些分析结果：