ecdf

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私は、各用量当たり3回反復して治療を3回投与からのデータを、持っている標準エラーシェーディング

とggplot2のstat_ecdfプロットを作成します。 df <- data.frame(dose=c(rep(1,300),rep(3,300),rep(5,300)), replicate=rep(c(rep("X1",100),rep("X2",100),rep("X3",100)),3), value=c(rnorm(300,1,1),rnorm(300,3,1),rnorm(30

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ネットワークの次数分布に適合する入力

Rを使用して、ネットワークの次数分布がスケールフリープロパティのべき乗則のように動作するかどうかをテストしたいと思います。それにもかかわらず、私はさまざまなやり方でこれをやっている人たちを読んできました。一つの混乱する点は、そのモデルで使うはずのものです。私は、例えば、Barrabasiがべき乗則を「相補累積分布度」の度合い(see Advanced Topic 3.B of chapter 4

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データフレーム列のパーセンタイルを効率的に計算する

この質問はStackOverflowの質問の拡張であり、hereと回答しました。私の状況は、50,000（またはそれ以上）の値のベクトル内の各値のパーセンタイルを計算したいという点で異なります。たとえば、 - df <- data.frame(val = rnorm(n = 50000, mean = 50, sd = 20)) df$val.percentile <- sapply(X =

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経験豊富なCDF関数 `ecdf`が「xts」時系列では機能しません

私は、S & P500データの日次リターン分布の経験的CDFをプロットしようとしています。以下は私が使用しようとしているコードです。しかし、ECDFをプロットしようとすると、グラフはCDFグラフのようには見えません。私は私が間違っているのかを理解助けてください： - library(quantmod) # Loading quantmod library getSymbols("^GSPC",

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ECDFをPythonでどのように実装しますか？

私はpaperから経験的な分布関数を実装しようとしていますが、これは3ページのMATLAB実装です。ここに私のPythonバージョンがあります。私は、アカウントにどのようにstatsmodelsECDF from statsmodels.distributions.empirical_distribution import ECDF def ecdf_representation(D, n)

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ggplot2のstat_ecdf行に基づくサンプルデリミタの色付け

edcf行を描画したいdata.frameがあります。約96ポジションのECDF系統と96系統のネガティブECDF系統が存在する。私はpos線を黒く、neg線を赤色にしたいと思います。私はまた、透明度のレベル、または平均線を追加して、混乱しないようにしたいと思います。そして、おそらく、伝説にposとnegを含めるだけです。コード： simplify <- function(x){ te

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ロジットモデルからデータをシミュレートする方法

ロジスティック回帰があり、ロジット曲線からシミュレーションデータを生成したいと思います。私のコードは以下の通りです： #Begin Code require(gld) runs<-100 num.trees<-500 p<-0.5 trial.1<-rgl(num.trees,1859.75592, 0.02179, -0.09578, 0

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R：[KDE]密度プロットをcdfに変換しますか？

データ： 34,46,47,48,52,53,55,56,56,56,57,58,59,59,68 密度プロット関数ecdf私がやりたいのは何は％さんからを導出する導出密度プロットを取り、累積分布頻度にそれを回すあります。およびその逆。私は、平滑化された累積分布関数を導出するために、特にカーネル密度推定を使用することを望んでいます。私は、ECDFを行うために生データポイントに頼るのではなく、