Suponha que eu tenha uma variável como X
com distribuição desconhecida. No Mathematica, usando a SmoothKernelDensity
função, podemos ter uma função de densidade estimada. Essa função de densidade estimada pode ser usada juntamente com a PDF
função para calcular a função de densidade de probabilidade de um valor como X
na forma de PDF[density,X]
assumir que "densidade" é o resultado de SmoothKernelDensity
. Seria bom se houvesse esse recurso no R.É assim que funciona no Mathematica
http://reference.wolfram.com/mathematica/ref/SmoothKernelDistribution.html
Como um exemplo (baseado nas funções do Mathematica):
data = RandomVariate[NormalDistribution[], 100]; #generates 100 values from N(0,1)
density= SmoothKernelDistribution[data]; #estimated density
PDF[density, 2.345] returns 0.0588784
Aqui você pode encontrar mais informações sobre PDF:
http://reference.wolfram.com/mathematica/ref/PDF.html
Eu sei que posso plotar sua função de densidade usando density(X)
em R e usando ecdf(X)
posso obter sua função de distribuição cumulativa empírica. É possível fazer a mesma coisa em R com base no que descrevi sobre o Mathematica?
Qualquer ajuda e idéia são apreciadas.
ecdf(X)
me dá o percentil equivalente a 7,5, mas não é o que estou procurando.
density(x)
fornece uma estimativa do pdf, como você já notou, mas sua adequação depende da finalidade para a qual você deseja ter a densidade. Observe, por exemplo, que a variação é tendenciosa (na execução da convolução, você adiciona a variação do kernel à variação dos dados, ela própria uma estimativa imparcial) - essas trocas de variação de variação são onipresentes. Existem outras alternativas, como a estimativa da densidade do log-spline, por exemplo - mas, novamente, sua adequação depende em parte do que você deseja fazer com ela.