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A
回答
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依我看你想要一個經驗累積分佈函數圖。
因此,請查看ecdf()
的文檔以及CRAN軟件包Hmisc中功能更多的Ecdf()
。
Hmisc ECDF例如:ExecTm
陣列的執行時間, HttpProvCall
陣列花費的時間打電話給下游系統,我們比較的時候,我們花與下游系統與百分
> library(Hmisc)
> x <- c(ExecTm,ExecTm-HttpProvCall)
> g <- c(rep('ExecTm',length(ExecTm)),rep('ExecTm-HttpProvCall',length(ExecTm)))
> Ecdf(x, group=g, xlab='Test Results',
+ label.curves=list(keys=1:2),q=c(.90,.95,.98))
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ý< - C(RNORM(8000,300,10),RNORM(400,500,300))
T2 < - 分位數(Y,probs = SEQ(0,99.99,由= 0.1)/ 100)
情節(T2,xlab = 「promille」,ylab = 「時間(ms)」,PCH = 20)
給我:
白衣我的數據集
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我只是簡短地看了一下'ecdf'的在線幫助以確定,哎呦,這是答案。在stackoverflow它支付首先發布,並認爲第二,如果你想獲得積分:)(btw +1) – Henrik 2011-06-08 17:24:51
謝謝,添加了我的數據集的一個例子 – oluies 2011-06-09 15:34:05