ecdf

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这里是我的代码和我的输出（CDF）： install.packages("ggplot2") library(ggplot2) chol <- read.table(url("http://assets.datacamp.com/blog_assets/chol.txt"), header = TRUE) df <- data.frame(x = chol$AGE) ggplot(df

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关闭plot.ecdf中的虚线（）

在R中绘制ecdf对象会产生一个很好的经验分布函数。 E.g： x = seq(1,10,1) ecdf1 = ecdf(x) plot(ecdf1,verticals=TRUE, do.points=FALSE) 但是，默认的行为都产生在0和1与水平虚线这个数字我没有看到一个选项，关闭此行为plot.ecdf()或以plot.stepfun()底层调用。现在，我实际上在虚线上绘制了一条白

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R - 使用ddply时找不到对象错误

我正在将ddply应用于以下数据框。重点是将ecdf函数应用于具有相同国家/地区的行的annual_test_count值。 > head(test) country yearly_test_count download_speed 1 AU 1 2.736704 2 AU 6 3.249486 3 AU 6 2.287267 4 AU 6

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用于拟合网络度数分布的幂律的输入

我想用R来测试网络的度数分布是否像无幂性的幂律一样。尽管如此，我读过不同的人以许多不同的方式来做这件事，一个令人困惑的地方是模型中应该使用的输入。例如，我读过Barabasi，建议将幂律适合度为(see Advanced Topic 3.B of chapter 4, figure 4.22的'补充累积分布'。但是，我见过的人适合幂律的度（随igraph::degree(g)获得），而我也看到其

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有效计算数据帧列的百分位数

此问题是对StackOverflow问题的扩展，要求并回答了here。我的情况不同，因为我想计算50,000（或更多！）值向量中每个值的百分位数。例如 - df <- data.frame(val = rnorm(n = 50000, mean = 50, sd = 20)) df$val.percentile <- sapply(X = df$val, function(x) ecdf(df

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在R中绘制两个ecdf进行比较时，如何将坐标轴缩放到较大的矢量？

最初我从2个向量开始（我的数据的子集）。我在两者上运行ecdf，将它们绘制在同一个图中以便于比较。所有这些都很好，但我需要知道的是如何使这个函数对于任何一对向量都能够普遍使用，所以我只需输入向量就可以工作。就像我要第二次调用较大的矢量一样，我希望绘图的坐标轴自动缩放较大的矢量，无论调用顺序如何，都不会丢失数据。为了以防万一，我已经包含了一套使用虹膜数据的设置。 data=iris virg<

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你如何在Python中实现ECDF？

我想从第3页的MATLAB实现paper实现经验分布函数。下面是我的Python版本。我根据NumPy for MATLAB users documentation转换它同时又考虑到如何statsmodelsECDF from statsmodels.distributions.empirical_distribution import ECDF def ecdf_representati

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R：ecdf带条而不是线

是否可以在R中用条而不是线条步骤绘制 ecdf函数？矿石有没有另一种方式来绘制累积直方图ggplot y轴上的累积密度而不是频率？

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着色ggplot2的基于stat_ecdf行的示例分隔符

我有一个data.frame，我想绘制edcf行。大约有96个pos ecf线和96个ec ecf线。我想将pos线黑色和neg线红色。我还想增加透明度或平均线，以免看起来杂乱无章。也许只包括传说中的pos和neg。代码： simplify <- function(x){ temp = x[complete.cases(x),] df.m = reshape2::melt(t

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获得matlab变量的经验分布？

我想获得两个不同系列的经验分布，p和q。我使用了语法[f1,x]=ecdf(p)和[f2,x]=ecdf(q)。虽然这是两个完全不同的系列，但它们产生相同的值f1和f2。我猜这是因为matlab生成的节点点，x是默认选择的，对于这两个系列是相同的。什么是生成ecdf的正确方法？随着p和q定义如下： p=[3.827880237 3.843230114 3.832979798 3.8148510