Распределения и плотности в R

Я занимаюсь исследованием усеченных распределений, особенно усеченного распределения Парето. Это имеет известную функцию плотности и функцию вероятности, поэтому можно разработать функцию квантиля, а вместе с ней и функцию «случайного генерирования чисел».

Но теперь, когда у меня есть эти функции, предположим, что dtp(x,lower,upper,alpha) — это моя функция плотности, как мне на самом деле построить график плотности? Я знаю, что существуют такие команды, как density(), которые используют оценку ядра, но, тем не менее, можно построить график функции плотности с помощью самой функции плотности и случайных чисел, следующих за указанным распределением?


r probability-density
person Riley    schedule 30.03.2016    source источник
comment
Может быть, как curve(dtp(x, lower, upper, alpha)). Если это так, то мы можем закрыть ваш вопрос как дублирующий этот: stackoverflow.com/q/26091323   -  person Frank    schedule 30.03.2016
comment
@ Фрэнк, я сейчас же проверю!   -  person Riley    schedule 30.03.2016
comment
Хорошая находка на дупе. Ничего особенного в построении функций плотности нет.   -  person Gregor Thomas    schedule 30.03.2016
comment
Извините, ребята, за неудобства. Мне удалить этот вопрос или как мне с этим справиться?   -  person Riley    schedule 30.03.2016
comment
Нет, нормально повторять вопросы. Кто-то может найти ваш через Google, и теперь, когда два вопроса связаны, они могут увидеть ответы в обоих местах.   -  person Frank    schedule 30.03.2016

Ответы (1)


arrow_upward
1
arrow_downward

Стандартный способ построения графика состоит в том, чтобы иметь значения x и значения y, а затем отображать их. У вас есть функция, которая преобразует значения x в значения y, что означает, что все, что вам нужно сделать, это выбрать x значений для построения и передать их вашей функции, например:

x = seq(0, 10, length.out = 100)
y = dtp(x = x)
plot(x, y, type = "l")

Обратите внимание, что я понятия не имею, подходит ли этот домен для вашей плотности, есть ли у вас подходящие значения по умолчанию для lower, upper, alpha или вам нужно указать их и т. д.

В качестве альтернативы, некоторые функции, такие как curve для базового графика, просто принимают функцию и домен, вы можете передать дополнительные аргументы.

curve(dtp, from = 0, to = 10, n = 101)
curve(dtp, from = 0, to = 10, n = 101, alpha = 0.2) # specifying alpha

Если вы предпочитаете ggplot, то stat_function — это функция для вас.

library(ggplot2)
ggplot(data.frame(x = c(0, 10), aes(x = x)) +
  stat_function(fun = dtp)

ggplot(data.frame(x = c(0, 10), aes(x = x)) +
  stat_function(fun = dtp, args = list(alpha = 0.2))
  # passing alpha to dtp via args
person Gregor Thomas    schedule 30.03.2016