是否可以使用cdf在一张图中绘制多个ecdf和cdf？
是的，可以使用CDF（Cumulative Distribution Function，累积分布函数）在一张图中绘制多个ECDF（Empirical Cumulative Distribution Function，经验累积分布函数）和CDF。
CDF是一个统计函数，描述了一个随机变量的概率分布。它给出了该随机变量小于或等于给定值的概率。CDF的优势在于可以直观地展示数据的分布情况。
ECDF是一种经验估计的CDF，它通过对数据进行排序并计算每个数据点的累积百分比来估计真实的CDF。ECDF的优势在于可以直观地展示数据的经验分布情况。
在一张图中绘制多个ECDF和CDF可以帮助比较不同数据集之间的分布情况。通过对比多个ECDF和CDF，可以更好地理解数据的分布特征、比较不同数据集的相似性和差异性。
对于绘制多个ECDF和CDF，可以使用各种编程语言和数据可视化工具来实现，如Python的Matplotlib库、R语言的ggplot2包等。具体实现方法可以参考相关的文档和教程。
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1回答
我不太确定CDF (累积分布函数)和ECDF (经验累积分布函数)之间的区别，但我通常使用CDF图来观察我的数据。
我最近一直在使用R，并且拼命地试图找出如何绘制我的数据的CDF和CCDF (互补CDF)。我所能找到的就是R有ecdf，但是我不确定这是否是我要找的。绘制ECDF非常简单，如下所示：
plot.ecdf(data)
有人知道如何使用R绘制数据集的CDF和CCDF吗？
浏览 0提问于2011-06-14得票数 6
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我和3只熊猫dataframes一起工作，它们有相同的列结构(数量和类型)，只是数据集是不同年份的。
我想为每一个数据文件绘制ECDF，但是每次我这样做时，我都是单独进行的(缺乏python技巧)。同样，其中一个数字(2018年)在x-axis上的比例也不同，这使得比较起来有点困难。我就是这样做的。
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from empiricaldist import Cdf
df1 = pd.read_csv('2016
浏览 1提问于2020-01-09得票数 0
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1回答
R中经验CDF与理论CDF的比较
、、、、
我想用R来检验“概率积分变换”定理。让我们假设X是一个带有lambda = 5的指数随机变量。我想检查随机变量U = F_X = 1 - exp(-5*X)是否具有均匀的(0,1)分布。你会怎么做？
我会这样开始：
nsample <- 1000
lambda <- 5
x <- rexp(nsample, lambda) #1000 exponential observation
u <- 1- exp(-lambda*x) #CDF of x
然后我需要找到u的CDF，并将其与制服(0,1)的CDF进行比较。
对于u的经验CDF，我可以使用ECDF函数：
ECDF
浏览 47提问于2019-10-26得票数 0
我想为几个numpy数组(每个数组具有不同的长度)制作一组可比较的经验CDF，并将它们存储在pandas数据帧中：
a = scipy.randn(100)
b = scipy.randn(500)
# ECDF from statmodels
cdf_a = ECDF(a)
cdf_b = ECDF(b)
问题是，cdf_a.x, cdf_a.y会有不同的cdf_b.x, cdf_b.y长度，我希望它们是相同的长度，即使用相同数量的柱子来计算CDF，以便可以从熊猫DataFrame以相同的比例绘制这些数据。这是不可能的：
df = pandas.DataFrame({"cdf_a&#
浏览 0提问于2013-04-04得票数 2
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我正在尝试绘制数据集的这种。我尝试过使用Ecdf()
library(Hmisc)
dd<-read.table('critical.1.dat',head=F)
cdf<-Ecdf(dd$V1)
df<-hist(dd$V1)
ll<-((1-cdf$y[df$mids])/(df$density))
plot(df$mids,ll)
似乎一切都很顺利。在这个之后，我尝试了使用ecdf()
dd<-read.table('critical.1.dat',head=F)
cdf<-ecdf(dd$V1)
df<-hist
浏览 3提问于2012-06-21得票数 0
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1回答
我试图绘制标准普尔500指数日收益率分布的经验CDF图。下面是我尝试使用的代码。但是，当我尝试绘制ECDF时，该图看起来一点也不像CDF图。请帮助我理解我做错了什么：--
library(quantmod) # Loading quantmod library
getSymbols("^GSPC", from = as.character(Sys.Date()-365*16)) # SPX price date for 16 yrs
SPX <- dailyReturn(GSPC)
SPX_ecdf <- ecdf(SPX)
plot(SPX_ecdf)
浏览 7提问于2016-09-05得票数 3
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2回答
我想在同一张图中画出多个变量的CDF图。变量的长度是不同的。为了简化细节，我使用以下示例代码：
library("ggplot2")
a1 <- rnorm(1000, 0, 3)
a2 <- rnorm(1000, 1, 4)
a3 <- rnorm(800, 2, 3)
df <- data.frame(x = c(a1, a2, a3),ggg = gl(3, 1000))
ggplot(df, aes(x, colour = ggg)) + stat_ecdf()+ coord_cartesian(xlim = c(0, 3)) + scal
浏览 0提问于2014-05-18得票数 5
我在matlab中有一些向量，使用经验CDF，我可以绘制数据集的CCDF，该图给出了分布的clu：
[y,x]=ecdf(ISFFT);
X=log(x); Y=log(1-y);
plot(X,Y,'>-R','LineWidth',2);
之后，我说它可以是一个对数正态，所以：
FLN=fitdist(ISFFT，‘对数正态’)；给了我µ和sigma。
问题是，我不知道如何绘制µ和sigma的ccdf，并将其与图中的图进行比较。
浏览 0提问于2013-11-26得票数 0
我正在尝试绘制曲线的重采样结果，如下所示：
问题是我也想绘制其他曲线，就像这样：
现在，我只能使用下面这样的代码：
import pandas as pd
data = np.random.randn(100000)
df = pd.DataFrame(data)
fig = plt.figure(figsize=(22,4))
for i in xrange(1,100):
df_resampled = df.sample(frac=0.1, replace=True)
ecdf = sm.distributions.ECDF(data)
浏览 2提问于2016-03-04得票数 0
1回答
我想打破我使用函数plot.stepfun的累积分布函数图的x轴，但似乎无法弄清楚如何实现。
下面是一些示例数据：
set.seed(1)
x <- sample(seq(1,20,0.01),300,replace=TRUE)
然后用函数ecdf得到x的经验累积分布函数：
x.cdf <- ecdf(x)
我将x.cdf的类更改为逐步乐趣，因为我更喜欢直接调用plot.stepfun而不是使用plot.ecdf (plot.ecdf也使用plot.stepfun，但定制情节的可能性较小)。
class(x.cdf) <- "stepfun"
这样，我就能创作
浏览 2提问于2014-04-09得票数 1
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1回答
我正在将分布拟合到给定的data.then，我已经估计了分布的参数，我还使用R中的ecdf()命令绘制了经验cdf。我该怎么做呢？ecdf()命令还能帮助我吗？
浏览 3提问于2013-10-15得票数 2
2回答
我想在R中绘制1-CDF。
我使用的是ggplot stat_ecdf。
g1=ggplot() +
stat_ecdf(data=data_ploting, aes(x, colour=ggg), alpha=0.8, geom= "smooth", pad = FALSE) +
theme_test ()
浏览 15提问于2022-04-12得票数 0
假设我有一个服从未知分布的标量点序列。
从点的序列中，我们可以得到经验cdf。
我想知道在Matlab中是否有一些方法可以在任何时候评估这个经验cdf？例如，在用于构建经验cdf的相同点序列上对其进行评估？
我在上查找了函数ecdf。它的用法是[f,x] = ecdf(y)，其中来自data yis evaluated atx, butx`的经验cdf似乎是不可指定的。
感谢和问候！
浏览 0提问于2013-04-18得票数 1
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1回答
我使用seaborn的displot()来绘制我的数据文件的CDF发行版。
这是我如何绘制的数字。
第一个数字：
g = sns.displot(data=df, x=df['trip_duration']/60, kind='ecdf',)
g.set(xlim=(0, 180))
g.set_axis_labels("Time (min)","CDF")
plt.title('Trip durations')
第二个数字是：
g = sns.displot(data=df, x=df['tri
浏览 3提问于2022-09-12得票数 -1
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我有一套标准普尔500指数报销单，为期16年。当我绘制S&P 500的ECDF并与等效正态分布的Fat进行比较时，我可以在S&P 500的数据中看到Fat尾迹的存在。守则如下：
library(quantmod) # Loading quantmod library
getSymbols("^GSPC", from = as.character(Sys.Date()-365*16)) # SPX price date for 16 yrs
SPX <- dailyReturn(GSPC)
SPX_ecdf <- ecdf(as.numeric(SP
浏览 3提问于2016-09-05得票数 1
1回答
我正在尝试给ecdf中的一些线条上色，这是我尝试过的： p = (
ggplot(data, aes(color='c', x='x'))
+ stat_ecdf()
).draw() p = (
ggplot(data)
+ geom_line(aes(color='c',x='x'), stat='ecdf')
).draw() 在这两种情况下，结果都忽略了color参数，只绘制了一个黑色cdf。 如果我手动按c划分数据，我可以绘制线条并给它们上色，但是我不知道如何让图例在这种情况下
浏览 16提问于2020-04-07得票数 1
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我正在编写一种算法，需要使用for循环将元素添加到列表中：
empirical_cdf=list()
for (j in 1:10) {
rvar <- rcauchy(n=1000, scale=j)^2
ecdf_rvar=ecdf(rvar)
# add ecdf_rvar to the statistic list with the name ecdf_rvar_j?
}
因此，最后，我希望得到一个包含10个ecdfs的列表，它可以被$访问。ecdf用于计算，可以绘制，但不能作为向量存储。
浏览 2提问于2014-10-10得票数 0
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我有两个包含一列信息的文件。我需要在R中的一个图中绘制这两列数据的cdf。
我使用了下面的代码，但我遇到了一个问题。
[.data.frame中的错误(x，order(x，na.last = na.last，递减=递减))：未定义列选择调用: plot -> ecdf -> sort -> sort.default -> [ -> [.data.frame ]
pdf(file = '$filename.pdf', width=5, height=5);
data1 <- read.csv('80211');
data2 &l
浏览 0提问于2015-03-09得票数 1
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6回答
R: ecdf优于直方图
、、、
在R中，使用ecdf我可以绘制经验累积分布函数
plot(ecdf(mydata))
使用hist，我可以绘制数据的直方图
hist(mydata)
如何在同一图中绘制直方图和ecdf？
编辑
我试着做这样的东西
浏览 1提问于2015-03-27得票数 4
我想为这个数据绘制ecdf。 x<-rnorm(50,1,1) 和cdf的标准正态分布，在R中使用ggplot2，并找到它们之间的最大距离，我该怎么做呢？
浏览 66提问于2021-10-06得票数 0
我有几个累积经验密度函数，我想把它们放在一起绘制，以说明两条曲线的差异。正如所指出的，绘制ECDF的函数只是简单的plot(Ecdf())，当我阅读精美的手册页面时，我决定可以使用类似于以下内容的内容在彼此的顶部绘制多个ECDF：
require( Hmisc )
set.seed(3)
g <- c(rep(1, 20), rep(2, 20))
Ecdf(c( rnorm(20), rnorm(20)), group=g)
然而，我的曲线有时会有一些重叠，很难区分哪个是哪个，就像上面的例子一样，它产生了这个图：
我真的想让这两个CDF的颜色不同。然而，我想不出该怎么做。
浏览 2提问于2011-06-14得票数 9
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1回答
我不是统计方面的专家，但我一直在尝试从一组点中绘制cdf。我尝试过R和Python。这些是我的points:(1.5,1.5,2.5,3.5,3.5,3.5,4.5,5.5,5.5,6)示例集 使用R中的ecdf函数，我设法获得了以下内容： ? 这是我的代码： data <- c(1.5,1.5,2.5,3.5,3.5,3.5,4.5,5.5,5.5,6)
plot(ecdf(data)) 有没有一种方法可以像直方图那样绘制相同的图形，或者这从根本上是错误的？
浏览 15提问于2020-03-28得票数 0
1回答
我正在尝试将来自多个数据的CDF绘制到一个子集范围的一张图上。我对它们进行子集，因为它们的值可能非常大，并且我不希望有很大的x轴范围。无论子集范围如何，CDF始终具有从0到1的y轴范围。由于数据存在于子集范围之外，CDF永远不应变为1，而是一个稍微小一点的比率。我如何开始计算整个发行版的CDF，然后在图中设置它们的子集？ 此代码绘制CDF，但是它们不考虑x轴范围之外存在数据。在x=50，y=1附近，这是不可能的。我已经尝试了其他一些stat_ecdf选项(下面的#评论)，但都没有成功。 library(moments)
library(ggplot2)
library(plyr)
libra
浏览 27提问于2021-05-07得票数 0
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1回答
我正试图用R和ggplot2绘制一个发行版本CDF。然而，当我将Y轴转换成一条直线后，我发现在绘制CDF函数时遇到了困难。这类绘图在Gumbel纸图中经常使用，但这里我将以正态分布为例。
生成数据，绘制数据的累积密度函数和函数。它们很合身。然而，当我应用Y轴变换时，它们不再适合了。
sim <- rnorm(100) #Simulate some data
sim <- sort(sim) #Sort it
cdf <- seq(0,1,length.out=length(sim)) #Compute data CDF
df <- data.frame(x=sim
浏览 3提问于2016-05-15得票数 14
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1回答
如何在R中绘制CDF
、、、
我正在尝试使用以下代码使用ecdf()函数绘制CDF图：
> x<-ecdf(data$V6)
> summary(x)
Empirical CDF: 2402 unique values with summary
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
3392 71870 120100 386100 219000 158600000
plot(x, log='x')
Error in plot.window(...) : Logarit
浏览 1提问于2012-07-09得票数 3
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2回答
我有一个数据帧df
df=
index value
A 1
B 4
C 8
D 3
E 12
F 7
如何求出列内各元素的经验累积分布函数，并将相应值存储在单独的列df['ecdf']中。资发基金的公式是：
可以找到更多关于ECDF的文档，。我也有兴趣为所获得的CDF绘制一条线图。
预期输出：
df=
index value ecdf
A 1 0.1667
B 4 0.5
C 8 0.8333
D 3 0.3333
E
浏览 4提问于2020-07-22得票数 3
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1回答
我使用的是R 3.4.3，并绘制了以下函数：
x = rnorm(5000,20,30)
cdf_1 <- ecdf(x)
plot(cdf_1, xlabs="x0",
ylabs="y0")
这给我提供了以下图：
现在，绘图不采用给定的标签x0和y0。如何解决这个问题？
另外，如何获得y=0.95的x的值。我尝试过使用标签名称，但它抛出了错误。敬请指教。
浏览 3提问于2018-01-11得票数 0
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我希望替换一些使用dplyr::do的R代码，因为这个函数很快就会被废弃。我的很多工作都需要创建分层的CDF地块。在使用dply时:是否将I分层上的变量作为变量传递给结果数据框架，然后我可以轻松地使用该变量进行绘图。
我有一个替代dplyr::do使用dplyr::group_split和purrr::map_df的解决方案。但是，我在dplyr::group_split中传递的变量在结果数据帧中没有命名。这使得绘制分层数据变得困难。如何确保在dlyr::group_split中传递的变量在结果数据框架中被命名？
下面是创建使用dplyr：：do绘制数据所需的一些代码：
library(dpl
浏览 0提问于2019-07-18得票数 3
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我发现“用开源工具进行数据分析”一书中的排名图表(也称为Pareto图表)非常有用。所以我试着用ggplot2在书中画出这个例子。
书中给出了下面的数字，注意坐标是翻转的，这样国家的名字就会显示在Y轴上，这样就更容易读懂了。破折线是数据的累积分布函数。
(来源:使用开放源码工具的数据分析)
为了使部分模拟数据：
country = c('US', 'Brazil', 'Japan', 'India', 'Germany', 'UK', 'Russia', 'France
浏览 2提问于2015-06-12得票数 5
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2回答
我正在尝试使用ggplot为一个包含大约2900万个值的大型数据集绘制CDF曲线。我的计算方法是这样的：
mycounts = ddply(idata.frame(newdata), .(Type), transform, ecd = ecdf(Value)(Value))
plot = ggplot(mycounts, aes(x=Value, y=ecd))
这需要花费很长时间才能绘制出来。我想知道是否有一种干净的方法来绘制这个数据集的样本(例如，每10个点或50个点)，而不会影响实际结果？
浏览 0提问于2011-10-23得票数 4
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1回答
如果这是一个非常基本的问题，我很抱歉，但我想确保我的回答是正确的。我有一些时间序列数据，它们似乎符合泊松过程的特征。这些数据来自一个模拟过程，在这个过程中，我可以监控一段时间内的事件，并从中确定等待时间(即事件之间的时间)。 等待时间存储在一个数组waittime中，我计算平均等待时间 mean=numpy.mean(waittimes) 然后我计算一个以平均值为系数的指数。 samples = numpy.random.exponential(mean,size=10000) 最后，我使用以下代码来计算“经验”累积分布函数(ecdf)。 def ecdf(data):
浏览 14提问于2021-05-06得票数 1
1回答
谁能告诉我怎样才能把两条累积分布曲线放在同一张图上？
执行此命令时：
plot(x,pweibull(x,shape=1.120662,scale=18.496778),type="l",col=4)
plot(ecdf(SIZEDIST$AVG.µm.),add=TRUE)
威布尔cdf曲线以某种意想不到的形式出现。这不是我所期望的。
我需要第一条曲线作为平滑线和第二条ecdf曲线作为步长。
浏览 1提问于2014-03-16得票数 0
对于像下面这样的数据，在数据框架中绘制两个不同列的CDF，需要向图中添加一些汇总统计数据。
要绘制CDF，我执行以下操作
set.seed(1234)
df <- data.frame(height1 = round(rnorm(200, mean=60, sd=15)), height2 = round(rnorm(200, mean=55, sd=10)))
df %>% pivot_longer(c('height1', 'height2'), names_to = "Group", values_to = "value
浏览 1提问于2020-07-15得票数 2
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1回答
我试图在R中使用ggplot2绘制CDF，并得到以下图
但数据的最小值和最大值分别为1947和2017。我不希望这条线超出1947年和2017年的范围。
ggplot(df, aes(x=year)) + stat_ecdf(geom="line") + xlab("Year") + xlim(1947, 2017)
有人能帮忙解决这个问题吗？
浏览 0提问于2018-04-29得票数 2
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我正在绘制数据，并且我有一个循环，它首先查找与特定ID号相对应的所有数据。有时该特定ID没有数据，因此我需要在循环中添加if else if语句，否则我会得到一个错误，即该图没有x值
实际代码
df<-subset(MonthFiltered,t_all<100)
IDunique<-unique(MonthFiltered$ID)
for (f in IDunique) {
temp<-subset(df,ID==f)
name<-paste(paste(f, "cdf", sep="-"),"png", s
浏览 1提问于2014-06-16得票数 1
在进行广义线性回归之前，我使用MATLAB中的Kolmogorov检验来确定数据矩阵的每一列的正态性。一个数据向量示例是：
data = [8126,3163,9129,5399,8682,1126,1053,7805,2989,2758,3277,1152,6994,6833];
测试运行并给出了结果。然而，当我绘制经验累积分布函数( cdf ) (蓝色)和标准正态cdf(红色)进行视觉比较时，这样一个数据向量的规模是如此之大，以致于该图形是无用的：
用于绘制此图形的代码是：
[h,p,ksstat,cv] = kstest(data);
[f,x_values] = ecdf(dat
浏览 0提问于2017-06-06得票数 3
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我正在为我的数据集x、y和z创建cdf。我如何将它们放在一个图中？
我正在使用fitdist获取x、y和z的ecdf和cdf。
## Say if we have
x=runif(30)
y=runif(30)
z=runif(30)
## To fit the distribution I used fitdist
a=fitdist(x, "norm")
b=fitdist(y, "norm")
c=fitdist(z, "norm")
par(mfcol=c(1,3))
cdfco
浏览 27提问于2019-03-26得票数 0
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2回答
我想要检查一个概率是否来自经验民防框架所指定的分布。kstest给出了我认为是错误的p值，有什么问题吗？
我编写了一个测试函数来验证p值.我正在比较两个相同分布的样本数组，并检查从kstest和ks_2samp函数中得到的p值。由于零假设是正确的(分布是相同的)，那么p值必须在0,1上均匀分布，换句话说，我必须看到错误发现率等于使用的p值阈值。然而，这种情况只适用于ks_2samp函数给出的p值.
from scipy import stats
from statsmodels.distributions.empirical_distribution import ECDF
def test
浏览 6提问于2019-06-19得票数 0
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简短版本
在ggplot2中，我必须做什么才能在拆分x或y之后应用美学的data内的函数(例如使用group或color)？
长版本
鼓舞人心的例子
my_data <- data.table(class = sort(rep(x = c('a','b','c'), times = 3)))
hidden <- c(10, 15, 80,
0, 50, 100,
5, 90, 95)
my_data[, rank := ecdf(hidden)(hidden)]
然后我想
浏览 0提问于2018-07-12得票数 3
3回答
我相信这很容易，但我一直在努力寻找在R中如何做到这一点。
我有一些数据，我正在尝试将其拟合为幂律分布。为此，您需要在对数-对数累积概率图上绘制数据。Y轴是数据频率的对数(如果您喜欢，也可以是对数概率)，x轴是值的对数。如果它是一条直线，那么它符合幂律分布，梯度决定了幂律参数。
如果我想要数据的频率，我可以只使用ecdf()函数：
我的数据集被称为Profits.negative，它只是一长串小于零的交易利润(理论上，我已经将它们全部转换为正数，以避免以后出现问题)。
这样我就可以输入
plot(ecdf(Profits.negative))
我得到了一个很方便的经验CDF函数。我需要做的就是将
浏览 0提问于2013-02-07得票数 3
1回答
在python中，使用matplotlib，我必须在同一幅图上绘制2 CDF曲线：一条用于数据A，一条用于数据B。
如果我自己决定"binning“，我会做以下操作，并根据数据A获取100个直方图(在我的例子中，A的大小总是B的50% )。
import numpy as np
import matplotlib
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(1, 1, 1)
ax.grid(True)
a = 0
nhist = 100
b = np.max(samplesFromA)
c = b-a
d = fl
浏览 2提问于2013-05-29得票数 0
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我使用ggplot2 2的stat_ecdf来绘制事件时间的累积分布。然而，一些事件是正确的审查(尚未发生)。因此，我希望的累积分布不要达到1。正如中所描述的，na.rm选项基本上是无用的。我必须编码我自己的ecdf.？
MWE
问题是stat_ecdf没有将NA视为审查的选项，因此分布总是达到1，包括如果x-限制被调整(这似乎完全不正确)。
library('ggplot2')
set.seed(0)
x = rbinom(8,20,.5) # true all data
# x[x>10] = NA # "censoring" as NA - same
浏览 11提问于2022-08-24得票数 2
1回答
我需要在一个单独的图中绘制数据帧的所有列的ECDF，并在轴上获得一个x_limit。 我写的函数： library(lattice)
library(latticeExtra)
ecdf_plot <- function(data){
# Drop columns with only NA's
data <- data[, colSums(is.na(data)) != nrow(data)]
data$P_key <- NULL
ecdfplot(~ S12, data=data, auto.key=li
浏览 20提问于2020-09-22得票数 0
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3回答
是否有一种简单而快速的方法来获取R中整数向量中每个整数的频率？
到目前为止，我的尝试如下：
x <- floor(runif(1000000)*1000)
print('*** using TABLE:')
system.time(as.data.frame(table(x)))
print('*** using HIST:')
system.time(hist(x,breaks=min(x):(max(x)+1),plot=FALSE,right=FALSE))
print('*** using SORT')
system.time
浏览 4提问于2013-08-23得票数 6
回答已采纳
1回答
我在matlab中有一些代码，我想重写成python。这是一个简单的程序，它计算一些分布，并绘制成双对数规模.
我遇到的问题是计算cdf。下面是matlab代码：
for D = 1:10
delta = D / 10;
for k = 1:n
N_delta = poissrnd(delta^-alpha,1);
Y_k_delta = ( (1 - randn(N_delta)) / (delta.^alpha) ).^(-1/alpha);
Y_k_delta = Y_k_delta(Y_k_delta > delta
浏览 7提问于2015-10-26得票数 3
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1回答
使用ggplot2 2的stat_ecdf( )函数，我绘制了一个累积密度函数图。我被要求在两个x轴值之间的CDF曲线下阴影面积，并将其转换为巧妙的输出。使用IRIS数据集，我使用以下代码复制了该场景：
library(ggplot2)
iris <- datasets::iris
iris <- iris[order(iris$Sepal.Length),]
(plot_1 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) +
stat_ecdf() +
scale_x_reverse())
plot_1_plotly <
浏览 0提问于2018-09-18得票数 1
我有一个数据框，在应用melt函数后，它看起来类似于：
var val
1 a 0.6133426
2 a 0.9736237
3 b 0.6201497
4 b 0.3482745
5 c 0.3693730
6 c 0.3564962
..
初始数据帧有3列，其中包含列名、a、b、c及其关联值。我需要在同一张图上绘制，使用ggplot为这些列中的每一列( ecdf (a)，ecdf(b)，ecdf(c))绘制相关的ecdf，但我做不到。我试过了：
p<-ggplot(melt_exp,aes(melt_exp$val,ecdf,colour=melt_exp$var))
浏览 0提问于2011-08-09得票数 15
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我正在尝试使用ggplot在一张图片中绘制400张ecdf图。据我所知，ggplot不支持par(new=T)选项。 因此，我想到的第一个解决方案是使用gridExtra包中的grid.arrange函数。但是，我生成的ecdf是for loop格式的。 下面是我的代码，但您可以忽略数据处理的步骤。 i=1
for(i in 1:400)
{
test<-subset(df,code==temp[i,])
test<-test[c(order(test$Distance)),]
test$AI_ij<-normalize(test$AI_ij)
浏览 62提问于2020-11-27得票数 0
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计算两个CDF的最大逐点距离
、、、、
我有2个CDF，并且必须找到最大的逐点距离。我创建了直方图并绘制了这两个直方图。这些值是由随机函数生成的，该函数将两个随机数1-6的和取100次，类似于两个骰子。但是，我找不到图上两条线之间的最大距离。 所以，在第一次运行时，我有一个包含100个观察值的列表，dicesum=: {1: 5, 2: 8, 3: 7, ...., 100:4}。 1到100是旋转的数量，右侧是总和。使用此代码，我生成了直方图： keys,values = zip(*dicesum.items())
plt.hist(values, bins=30)
plt.gca().set(title='Freq
浏览 22提问于2019-12-15得票数 3
1回答
数据: 34,46,47,48,52,53,55,56,56,56,57,58,59,59,68
密度图
ECDF
我想做的是将导出的密度图转化为累积分布频率，从中得出%，反之亦然。我希望专门使用核密度估计来导出平滑的累积分布函数。我不希望依赖原始数据点来做ECDF，而是使用KDE来做CDF。
编辑：
我看到有一个KernelSmoothing.CDF，这可能是解决方案吗？如果是这样，到目前为止我还不知道如何实现它。
Mathworks举了一个我正在尝试做的例子，在"Compute and plot the estimated cdf evaluated at a
浏览 0提问于2016-04-30得票数 0
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