データセットの確率密度/質量関数をプロットするR

Question

データセットがあり、このデータを確率密度関数または確率質量関数でRで分析したいのですが、私は密度関数を使用していましたが、このような

私のデータは：私は、データ配信のための特別な種類を持っていないので、

私はエネルギーのベクトルにPDF/PMFを取得したい

"step","Time","energy" 
1, 22469 , 392.96E-03 
2, 22547 , 394.82E-03 
3, 22828,400.72E-03 
4, 21765, 383.51E-03 
5, 21516, 379.85E-03 
6, 21453, 379.89E-03 
7, 22156, 387.47E-03 
8, 21844, 384.09E-03 
9 , 21250, 376.14E-03 
10, 21703, 380.83E-03 

、我々は考慮に入れたデータは、本質的に離散的です。

Answer 1

あなたのデータは離散しているように見えます。継続的なデータを扱う際の確率が間違っていることを期待しています。 density()は、実際の密度関数を近似する経験的な密度関数を与えます。正しい密度であることを証明するために、曲線の下の面積を計算します。

energy <- rnorm(100) 
dens <- density(energy) 
sum(dens$y)*diff(dens$x[1:2]) 
[1] 1.000952 

丸め誤差があるとします。曲線の下の領域は1になります。その結果、density()の結果はPDFの要件を満たします。

histのprobability=TRUEオプションや機能density()（あるいはその両方）を使用し

例えば：あなたは本当に離散の確率が必要な場合は

hist(energy,probability=TRUE) 
lines(density(energy),col="red") 

は

に

を与えます変数を使用する場合は、

x <- sample(letters[1:4],1000,replace=TRUE) 
prop.table(table(x)) 
x 
    a  b  c  d 
0.244 0.262 0.275 0.219 

---

編集：イラストナイーブcount(x)/sum(count(x))が解決策ではない理由。実際には、ビンの値が1になり、カーブの下の領域が値をとるためではありません。そのためには、ビンの幅を増やす必要があります。 dnorm()を使ってPDFを計算できる正規分布を取る。次のコードは、正規分布を構築密度を計算し、そしてナイーブな溶液と比較：

x <- sort(rnorm(100,0,0.5)) 
h <- hist(x,plot=FALSE) 
dens1 <- h$counts/sum(h$counts) 
dens2 <- dnorm(x,0,0.5) 

hist(x,probability=TRUE,breaks="fd",ylim=c(0,1)) 
lines(h$mids,dens1,col="red") 
lines(x,dens2,col="darkgreen") 

が与える：

---

累積分布関数

でcase @Iteratorが正しく、累積distを構築するのはかなり簡単です密度からのリブレーション関数。 CDFはPDFの積分値です。離散値の場合、単純に確率の合計。

cdf <- cumsum(dens$y * diff(dens$x[1:2])) 
cdf <- cdf/max(cdf) # to correct for the rounding errors 
plot(dens$x,cdf,type="l") 

は与える：：