问题标签 [ecdf]

我想为以下输出拟合一个函数ecdf：

请注意，我不想适合常规分布，而是适合通用函数。我最初的方法是使用lm，但我无法检索z用于执行拟合的单个值。

我试图获取c数据框中每一列的 ecdf()，然后将r一列的行输入该列以返回每个单元格ecdf(c)的相应值。ecdf(c)(r)下面的功能有效。

但是，我有 99.5% 的把握有一个单行代码包含apply执行此操作。我试过了：

但不知道如何存储结果。

有什么帮助吗？

我正在尝试使用 ggplot 绘制反向 ecdf （what="1-F" 等效于 Hmisc 中的 Ecdf 函数）。

这是数据：

我可以使用 ggplot2 绘制每个月的 ecdf：

但是，我需要为每个月绘制反向 ecdf。我尝试了几种方法，但无法解决。任何帮助表示赞赏！

最好的，

D b

我试图在一个图上绘制 4 个 ecdf 函数，但似乎无法找出正确的语法。

如果我有 4 个函数“A、B、C、D”，那么 R 中的正确语法是什么，可以让它们以不同的颜色绘制在同一张图表上。谢谢！

我想得到一个结合了观察密度和 cdf 的图。

通常的问题是两者的比例相差甚远。如何解决这个问题，即使用两个比例，或者，重新调整其中一个数据系列（最好在 ggplot 中，因为我想将数据的计算和显示分开）。

这是到目前为止的代码：

>dput(tmp) 产量

structure(list(drivenkm = c(8, 11, 21, 4, 594, 179, 19, 7, 10, 36)), .Names = "drivenkm", class = c("data.table", "data.frame" ), row.names = c(NA, -10L), .internal.selfref = <pointer: 0x223cb78>)

然后我做

p = ggplot(data = tmp, aes(x = drivenkm)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), alpha = 0.2, binwidth = 3) + stat_ecdf(aes(x = drivenkm)); print(p)

我得到的是以下内容：

显然，天秤已经很远了。如何解决这个问题，以便可以以合理的方式解释直方图和 cdf？

谢谢！

我知道statsmodels.tools.tools.ECDF但由于经验累积分布函数 (ECDF) 的计算非常简单，并且我想最大限度地减少项目中的依赖关系，因此我想手动对其进行编码。

在给定的list()/np.array() Pandas.Series中，每个元素的 ECDF 可以按照Wikipedia 中给出的方式计算：

我有 Pandas DataFrame , dfser, 下面，我想获取该values列的 ecdf。我的两个单行解决方案也给出了。

有没有更快的方法来做到这一点？速度在我的应用程序中很重要。

谁能告诉我如何将两条累积分布曲线放在同一个图中？

执行此命令时：

Weibull cdf 曲线以某种意想不到的形式出现。这不是我所期待的。
我需要第一条曲线作为平滑线，第二条 ecdf 曲线作为步骤。

我想在经验累积分布曲线上绘制 Weibull 分布的累积分布曲线。

我已经尝试过几次，但它并没有达到我想要的方式。这是命令：

我已经绘制了一些模拟幂律尾部数据的 ccdf 图，并希望从我的 ccdf 图中找到一条最佳拟合线。我使用了链接中的代码（http://www.net.t-labs.tu-berlin.de/~fabian/sources/plot.ccdf.R）并绘制了我的ccdf图。

但是每当我尝试使用 lm() 命令将数据拟合到线性回归时，它都会包含错误消息：

有谁知道从绘制的 ccdf 模型中获取线性回归线的方法？多谢！

我想在对数轴上为我的一些模拟幂律尾数据绘制 CCDF 图，下面是我在法线轴上绘制 CCDF 图的 R 代码，我使用了链接上的代码：（如何绘制CCDF gragh？）

下面是 ECDF 图：

这个命令给了我CCDF图：

但是，我想在 log-log 轴上绘制我的 CCDF 图，以生成如下图所示的图：（图来自“最小化识别有机体的 Lévy 飞行行为的错误。”）

有没有办法在 R 中做到这一点？

如果是这样，如何对 CCDF 图进行线性回归？我尝试过使用下面的命令，但这对我不起作用。

非常感谢。

更新：

我使用@BondedDust 给出的代码并成功生成了CCDF 图：

以下是我如何生成数据集的代码：