使用密度和qnorm估计正态分布的特定值的分位数

时间:2018-03-19 13:21:11

标签: r quantile kernel-density

我正在计算分位数,但我无法得到一个好的估计:

假设我们有下一个正常的随机变量

set.seed(1234)
data<-rnorm(10000,1800,150)
hist(data,probability = TRUE,xlim=c(500,3000))
plot(density(data),col="red")
q1<-qnorm(.997,mean = 1800,sd=150,lower.tail = TRUE)
q2<-quantile(density(data)$x,probs = 0.997)

q1
q2

abline(V = Q1,COL =&#34;蓝色&#34;,LWD = 2)    abline(V = Q 2,COL =&#34;蓝色&#34;,LWD = 2,LTY = 2)

看到这两个分位数不接近,差不多有近200个单位。

我尝试增加密度参数n,但我无法获得更好的估算。我已经模拟了更多随机变量,并且总是如此不同。

我做错了什么?如何评估此错误?

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