我有一个关于R. std中student-t分布的std和t的定义的问题,它带有rugamo包,而t来自stats包。绘图时std和t分布之间的差异
qqplot(qstd(c(1:1000)/1001, nu=5),qt(c(1:1000)/1001,df=5))
abline(0,1)
很明显看到两个定义是不同的。任何人都可以告诉我为什么会有这种差异,哪个功能给出了正确的值?
我有一个关于R. std中student-t分布的std和t的定义的问题,它带有rugamo包,而t来自stats包。绘图时std和t分布之间的差异
qqplot(qstd(c(1:1000)/1001, nu=5),qt(c(1:1000)/1001,df=5))
abline(0,1)
很明显看到两个定义是不同的。任何人都可以告诉我为什么会有这种差异,哪个功能给出了正确的值?
如果你打开qstd
功能(这实际上是从fGarch),你会看到,它的修改stats::qt
:
> qstd
function (p, mean = 0, sd = 1, nu = 5)
{
s = sqrt(nu/(nu - 2))
result = qt(p = p, df = nu) * sd/s + mean
result
}
<environment: namespace:fGarch>
那么,是什么它给你的是一个"non-standardized Student's t-distribution"作为反对标准化分布可从统计。如果s=1
和自由度达到无穷大,它们将产生相同的结果。
难道不是简单的抽样问题吗?如果你将你的样本增加到100万个点,看起来如何? – 2015-02-24 08:52:27
谢谢你的评论。不幸的是,它不是一个抽样问题,qstd和qt函数仅仅为t分布返回不同的分位数值。 – Rosenlund 2015-02-24 09:05:46
'qstd'是包'fGarch'的函数。我现在还没有意义,但'qstd(c(1:1000)/ 1001,nu = 5),qt(c(1:1000)/ 1001,df = 5)'是一个常数。 – 2015-02-24 09:22:33