Questions tagged «ecdf»

各种假设检验，例如 GOF检验，Kolmogorov-Smirnov，Anderson-Darling等，都遵循以下基本格式：χ2χ2\chi^{2} H0H0H_0：数据遵循给定的分布。 H1H1H_1：数据不遵循给定的分布。 通常，人们会评估这样的说法，即某些给定数据遵循某种给定分布，并且如果有人拒绝，则该数据在某个级别不适用于该给定分布。 αH0H0H_0αα\alpha 但是，如果我们不拒绝怎么办？我一直被教导不能接受“，因此，基本上，我们没有证据表明拒绝“。也就是说，没有证据表明我们拒绝数据遵循给定的分布。H 0 H 0H0H0H_0H0H0H_0H0H0H_0 因此，我的问题是，如果我们不能断定数据是否遵循给定的分布，那么进行此类测试的意义何在？

26 hypothesis-testing  distributions  goodness-of-fit  ecdf 

我正在学习经验累积分布函数。但是我还是不明白 为什么称其为“经验的”？ 经验CDF和CDF有什么区别？

21 distributions  terminology  cdf  ecdf 

经验CDF函数通常由阶跃函数估算。是否有理由这样做而不是使用线性插值？阶跃函数是否具有使我们更喜欢它的任何有趣的理论特性？ 这是两个的示例： ecdf2 <- function (x) { x <- sort(x) n <- length(x) if (n < 1) stop("'x' must have 1 or more non-missing values") vals <- unique(x) rval <- approxfun(vals, cumsum(tabulate(match(x, vals)))/n, method = "linear", yleft = 0, yright = 1, f = 0, ties = "ordered") class(rval) <- …

13 r  distributions  ecdf 

我有一个经验分布。我如下计算G(x)G(x)G(x) x <- seq(0, 1000, 0.1) g <- ecdf(var1) G <- g(x) 我表示，即h是pdf，而G是cdf。h(x)=dG/dxh(x)=dG/dxh(x) = dG/dxhhhGGG 我现在想求解一个积分上限的方程（例如），以使x的期望值为k。aaaxxxkkk 即，从积分至b，我应该有∫ X ħ （X ）d X = ķ。我想解决b。000bbb∫xh(x)dx=k∫xh(x)dx=k\int xh(x)dx = kbbb 通过部分积分，我可以将等式重写为 ，其中积分是从 0到 b -------（1）bG(b)−∫b0G(x)dx=kbG(b)−∫0bG(x)dx=kbG(b) - \int_0^b G(x)dx = k000bbb 我想我可以如下计算积分 intgrl <- function(b) { z <- seq(0, b, 0.01) G <- g(z) …

13 r  integral  ecdf 

赏金： 完整的奖金将颁发给别人谁提供任何发表的论文，它使用或提及的估计参考以下。F~F~\tilde{F} 动机： 本部分对您可能并不重要，我怀疑它不会帮助您获得赏金，但是由于有人问了动机，这就是我正在努力的目标。 我正在研究统计图论问题。标准稠密图限制性目的是在这个意义上的对称函数，w ^ （Û ，v ）= w ^ （v ，Ú ）。取样在图上Ñ顶点可以被认为是取样Ñ在单位间隔均匀值（û 我为我= 1 ，... ，ÑW:[0,1]2→[0,1]W:[0,1]2→[0,1]W : [0,1]^2 \to [0,1]W(u,v)=W(v,u)W(u,v)=W(v,u)W(u,v) = W(v,u)nnnnnnUiUiU_ii=1,…,ni=1,…,ni = 1, \dots, n），那么边的概率为W （U i，U j）。我们得到的邻接矩阵被称为一个。(i,j)(i,j)(i,j)W(Ui,Uj)W(Ui,Uj)W(U_i, U_j)AAA 我们可以把作为密度˚F = w ^ / ∬ W¯¯假设∬ w ^ > 0。如果我们基于A来估计f，而对f没有任何约束，那么我们将无法获得一致的估计。我发现一个有趣的结果，当f来自一组可能的函数时，不断估计f。从这个估计和Σ 一，我们可以估算w ^。WWWf=W/∬Wf=W/∬Wf = W / \iint W∬W>0∬W>0\iint …

13 distributions  bernoulli-distribution  stratification  rejection-sampling  ecdf 

问题说明了一切。我读过两个书，一个人不能将KS推广到等于或大于2的维数，而且著名的​​实现（如《数字食谱》中的实现）都是错误的。你能解释为什么吗？

10 kolmogorov-smirnov  bivariate  ecdf