Question

感觉这应该被问到了，但是搜索过stats.stackexchange后我找不到答案。

我在R中有这个数字向量：

x <- c(0.01, 0.50, 0.00, 0.28, 0.00, 0.15, 0.67, 0.00, 0.23, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.23, 0.00, 0.15, 0.00)

使用R代码，如何计算一系列值的概率？例如，值在0到0.01之间的概率是什么？

另外，使用R代码值为0.3或更小的概率是什么？

Answer 1

当你说＆＃34;之间＆＃34;你应该说明包含哪些端点（如果有的话）

有很多方法可以解决这些问题;我没有以有效的方式做这些，只是说明了各种方法。

P（a＆lt; X＆lt; = b）类型问题的一种方法：

diff(ecdf(x)(c(0,0.01)))

并且对于P（X <= b）：

ecdf(x)(0.3)

获得P（X = x）的另一种方法：

table(x)/length(x)

并获得P（X <= x）：

cumsum(table(x))/length(x)

因此，如果要包含两个端点，可以执行以下操作：

对于P（a <= X <= b）：

p <- table(x)/length(x)
diff(ecdf(x)(c(0,0.01)))+ p[names(p)=="0"]

或：

p <- table(x)/length(x)
sum(p[names(p) %in% c("0","0.01")])

或只是

length(x[0<=x & x<=0.01])/length(x)

Answer 2

你知道这些数字代表什么吗？例如，我注意到这些数字都不是负数。数字0也经常发生（11次），所以假设没有数字是负数，你就不会处理正态分布。样本中只有19个数字，对于使用这些数字进行的任何计算都会出现大的误差条，除非您知道例如这些数字都来自特定的分布。否则，问题的答案如＆＃34;值为0.3或更小的概率是什么＆＃34;只是来自计数。如果样本中有19个数字，只有两个数字大于0.3，则值为0.3或更小的概率为17/19。

Answer 3

我刚刚创建了一个快速函数，告诉您数值向量中值大于或等于start且小于或等于end的比例：

emp_prob<-function(x,start,end){
sum(end>=x & x>=start)/length(x)}

x <- c(0.01, 0.50, 0.00, 0.28, 0.00, 0.15, 0.67, 0.00, 0.23, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.23, 0.00, 0.15, 0.00)

emp_prob(x,0,1)
[1] 1

这是一个非常基本的问题，因此R中的教程可能会有所帮助。

计算经验概率

3 个答案: