查找概率密度区间

我有载体

x <- c(1,2,3,4,5,5,5,6,6,6,6,
       7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,
       7,7,7,7,7,7,7,7,8,8,8,8,9,9,9,10)

（我的实际向量的长度大于10,000），我想找到90％的密度所在的区间。是quantile(x, probs=c(0.05,0.95), type=5)最合适的还是还有其他方法？

如上所述，有许多不同的方法来定义包括90％的密度的间隔。尚未指出的是最高的后密度间隔（维基百科），其定义为“端点的经验累积密度函数值之差为标称概率的最短间隔”。

library(coda)
HPDinterval(as.mcmc(x), prob=0.9)

当然，这似乎是最直接的方法。功能相当快。我一直在使用比您使用的样本大数百倍的样本，并且估计的稳定性应该在样本大小上很好。

其他软件包中的功能提供了更完整的描述性统计信息集。我使用的是Hmisc::describe，但是还有其他几个带有describe功能的软件包。

您的方法似乎很明智，尤其是对于示例中的离散数据而言，

quantile(x,probs=c(0.05,0.95), type=5)
 5% 95% 
2.8 9.0

但是另一种方法是使用计算密度内核：

dx <- density(x)
dn <- cumsum(dx$y)/sum(dx$y)
li <- which(dn>=0.05)[1]
ui <- which(dn>=0.95)[1]
dx$x[c(li,ui)]
[1] 2.787912 9.163246

是。:-)。您可能会发现的输出stats::density更有用。