如何計算R中給定分位數的概率？

使用R，這是微不足道的計算給出概率位數的抽樣分佈：如何計算R中給定分位數的概率？

x <- rnorm(1000, mean=4, sd=2) 
quantile(x, .9) # results in 6.705755

但是，我無法找到一個簡單的方法做反向計算在給定的分位數的概率樣品x。我來最接近的是使用pnorm()與創建樣品時，我用同樣的平均值和標準偏差：

pnorm(5, mean=4, sd=2) # results in 0.6914625

然而，因爲這是從全正態分佈計算概率，而不是樣品x ，這並不完全準確。

是否有一個函數，基本上做了quantile()的倒數？基本上可以讓我做與pnorm()相同的事情，但帶有示例？事情是這樣的：

backwards_quantile(x, 5)

我已經找到了ecdf()功能，但不能想出一個辦法，使之產生一個概率，而不是一個完整的公式對象。

來源

2012-02-03 Andrew

ecdf返回一個函數：您需要應用它。

f <- ecdf(x) 
f(quantile(x,.91)) 
# Equivalently: 
ecdf(x)(quantile(x,.91))

來源

2012-02-03 04:59:04

完美！謝謝！ – Andrew 2012-02-03 05:33:53

在原始文章中顯示的示例中，實際上，爲了查找給定'x'的分位數（給定種子123，大約0.697），您實際上必須運行'ecdf（x）（5）'。 – 2014-02-14 14:05:33

只是爲了方便，這個功能可以幫助：

quantInv <- function(distr, value) ecdf(distr)(value) 
set.seed(1) 
x <- rnorm(1000, mean=4, sd=2) 
quantInv(x, c(4, 5, 6.705755)) 
[1] 0.518 0.685 0.904

來源

2017-08-10 14:32:32 xm1

如何計算R中給定分位數的概率？

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