未知累积函数的反函数

我正在处理数据文件，里面的观察值是随机值。在这种情况下，我不知道x的分布（我的观察）。我使用函数密度来估计密度，因为我必须应用核函数估计。未知累积函数的反函数

T=density(datafile[,1],bw=sj,kernel="epanechnikov")

之后，我必须整合这一点，因为我正在寻找分位数（类似于VaR，95％）。为此，我有两个选择：

ecdf() 
quantile()

现在我有95位数的值，但是这是由内核估计的数据。

是否有一个函数可以用来了解原始数据的分位数95的值？

我此话，这是一个分布未知的，为了这个，我想想象一个非参数方法，牛顿一样，一个是在SAS solve()

来源

2013-01-21 Michelle

您可以使用quantile()这一点。下面是一个使用随机数据的例子：

> data<-runif(1000) 

> q<-quantile(data, .95) 
> q 
     95% 
0.9450324

这里，数据在0和1之间均匀分布，所以第95百分位接近于0.95。

要执行逆变换：

> ecdf(data)(q) 
[1] 0.95

来源

2013-01-21 20:28:20 NPE

但位数会给我最后的估计数据值和我要找的原件。请记住，数据是由内核估计的。 'Estimated_data =密度（原件，BW = 8.7，内核= “epanechnikov”）位数（Estimated_data，0.95）' 这会给我在Estimated_data累计95％的价值，而不是在“原”。 – Michelle

@ user1970451：在我的例子中，'data'是指您的原始数据。 – NPE

有数据反映原始数据，但分位数是通过'runif（1000）'计算出来的，而分位数0.95将接近95％，在这种情况下，谷值是0.94，但这个值对应于转换后的数据，我的问题是如果有一种方法可以找到这个的倒数，以获得0.94可能引用原始数据的值。 – Michelle

未知累积函数的反函数

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