R中的分布经验答案

【问题标题】：Distribution empirical in RR中的分布经验
【发布时间】：2016-02-22 20:43:59
【问题描述】：

我有一个观察向量，想用 R 获得每个观察的经验 p 值。我不知道基本分布，我目前所做的只是

runif(100,0,1000)->ay
quantile(ay)

但是，这并没有真正给我一个 p 值。如何凭经验获得 p 值？

【问题讨论】：

这听起来更像是您不知道经验 p 值的定义。如果您对统计数据有任何疑问，请联系Cross Validated。如果这是一个编程问题，那么您应该更具体地说明您拥有什么以及您尝试过什么，并描述它是如何不起作用的。
@MrFlick - 我认为主要的事情是我不知道如何在 R.. 这就是为什么它不在交叉验证中......
那你用的是什么“公式”？哪一部分你不知道具体怎么做？
@ Mr Flick - 所以我不知道 R 中的哪个 commadn 用来计算它 - 虽然它是 tabout ecdf 但不知道如何从那里开始
计算什么？你想做什么计算？没有神奇的“经验 p 值”函数。为了找到你的经验 p 值，你做了什么类型的建模假设？这些是统计问题，而不是编程问题。

【解决方案1】：

我想这就是你要找的东西：

rank(ay)/length(ay)

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为你想要的是ecdf 函数。这将返回一个经验累积分布函数，您可以直接应用它

ay <- runif(100)
aycdf <- ecdf(ay)

然后

> aycdf(c(.1, .5, .7))
[1] 0.09 0.51 0.73

【讨论】：

嗨，你能解释一下最后一行吗？所以你得到了 ecdf，然后你输入值来得到 0.5 和 0.7 的 p 值，对吗？
就是这样；它使用阶跃函数评估这些点的 CDF，以概率形式获得经验概率P(X > .5)。对于来自runif 的足够大的样本，这将创建一个与punif 非常相似的函数。