如何在R中创建累积分布表?

乌迈尔·杜拉尼

我已经使用绘制了速度的累积分布,ecdf但我也想获得累积概率的输出,如下表:

Speed  Cumulative Probability
40  0.20
45  0.45
55  0.51
60  0.70
70  0.90
80  1.00

对于我的数据,当我使用ecdf,会给我以下信息(请注意,“ cc”是我的原始数据帧):

> ccf <- subset(cc, cc$svel>=55 & cc$Headway>=4)  
> cdf<-  ecdf(ccf$svel)
> cdf
Empirical CDF 
Call: ecdf(ccf$svel)
 x[1:356] =     55,  55.01,  55.02,  ...,  76.76,   76.8

我如何像上面的示例那样获得表格?请注意,我尝试了' cumsum',但它只给出了累积频率,而我需要累积概率。

编辑

这是我的数据:

dput(ccf $ svel)c(67.9,67.62,67.37,67.19,67.04,66.93,66.83,66.74,66.65,66.55,66.46,66.36,66.25,66.12,65.97,61.12,61.2,61.29,61.39,61.49,61.58, 61.66,61.73,61.79,57.98,57.73,57.5,57.29,57.1,56.92,56.75,56.59,56.45,56.32,56.19,58,58.18,58.36,58.52,58.69,56.28,56.19,56.08,55.96,55.83,55.68, 55.52、55.34、55.15、58.58、58.89、59.17、59.4、59.58、55.01、55.14、55.23、55.3、55.36、55.41、55.47、55.53、55.59、55.66、55.74、55.83、55.92、56.03、56.16、56.3、56.44 56.58、56.71、56.82、56.91、56.98、57.03、57.06、57.07、57.07、57.06、57.04、57.02、55.05、55.22、55.39、55.56、55.73、55.92、56.11、56.31、56.53、56.77、57.02、57.02、57.28 57.79,58,58.18,58.32,58.43,58.5,58.56,58.6,58.64,58.68,58.73,58.8,58.86,58.92,58.97,59.01,59.03,59.05,59.05,59.04,59.02,58.99,58.97,58.95,55.1, 55.39、55.68,55.97,56.24,56.48,56.68,56.82,56.9,56.94,56.96,56.97,56.99,57.02,57.07,57.14,57.22,57.3,57.37,57.41,57.45,57.48,57.51,57.56,57.62,57.69,57.77,57.86 57.95,58.06,58.17,58.29,58.42,58.53,58.64,58.74,58.83,58.91,58.98,55.01,55.08,55.15,55.22,55.3,55.37,55.45,55.53,55.62,55.73,55.85,55.99,56.14,56.14 56.49、56.67、56.87、57.05、57.22、57.37、57.51、57.65、57.79、57.95、58.13、58.3、58.47、58.63、58.78、58.91、59.03、59.14、59.24、59.34、59.43、59.53、59.62、59.72、59.72 59.9,59.98,60.07,60.15,60.22,60.31,60.39,60.47,60.56,60.65,60.75,60.86,60.98,61.11,61.24,61.39,61.54,61.71,61.89,62.09,62.31,62.56,62.84,63.14,63.46 63.78,64.08,64.81,64.84,64.85,64.87,64.89,64.92,64.94,64.97,65,65.02,65.04,65.07,65.11,65.15,65.17,65.18,65.17,65.15,65.13,65.1,65.06,65.01,64.96,64.9,64.84,64.79,64.76,55.04,55.15,55.25,55,55.23,55.45,55.68,55.9,56.69,56.74,55,55,55,55,55,55.01,55.26,55.51,55.77,56.02, 56.28,56.56,56.84,57.13,57.42,57.7,57.98,58.25,58.49,58.73,58.94,59.13,59.29,59.4,59.48,59.5,59.48,59.42,59.31,59.17,59,58.8,58.6,58.38,58.17, 57.96、57.77、57.59、57.44、57.31、57.21、57.13、57.07、57.04、57.03、57.04、57.07、57.11、57.18、57.26、57.34、57.43、57.51、57.59、57.68、57.78、57.88、57.99、58.08, 58.22、58.27、58.3、58.31、58.31、58.3、58.27、58.25、58.22、58.18、58.14、58.08、58.01、57.93、57.84、57.72、57.59、57.43、57.27、57.1、56.93、56.77、56.63、56.5、56.38, 56.28,56.19,56.12,56.05,55.99,55.94,55.9,55.88,55.86,55.85,55.86,55.87,55.89,55.9,55.91,55.91,55.88,55.84,55.78,55.71,55.63,55.56,55.5,55.45,55.4, 55.37、55.34、55.32,55.3、55.29、55.27、55.26、55.26、55.25、55.25、55.26、55.26、55.27、55.28、55.29、55.31、55.33、55.36、55.39、55.02、55.07、55.12、55.16、55.21、55.26、55.31、55.31、55.26、55.26 55.38、55.54、55.71、55.88、56.05、56.21、56.38、56.54、56.71、56.88、57.04、57.2、57.35、55.46、55.59、55.74、55.92、56.11、56.32、56.54、56.77、57.02、57.28、55.22、55.22 55.35、55.42、55.5、55.58、55.68、55.78、55.88、56、55.15、55.45、55.72、55.94、56.11、56.22、56.29、56.33、56.36、56.4、56.45、56.51、56.59、56.69、56.81、56.95、57.11, 57.27、57.44、57.61、57.78、57.95、58.12、58.29、58.46、58.63、58.79、58.94、59.08、59.21、59.32、59.41、55.13、55.3、55.47、55.65、55.83、56.02、56.22、56.43、56.66、56.9 55.17,56.02,56.11,56.21,56.32,56.42,56.52,57.18,57.29,57.42,76.27,76.28,76.3,76.33,76.37,76.41,76.47,76.54,76.62,76.7,76.76,76.8,76.8,55.08,55。16,55.24,55.32,55.4,55.48,55.12,55.39,55.67,55.94,56.21,56.47,56.72,56.97,57.19,57.4,57.58,57.73,57.87,57.99,58.11)

卡洛斯·辛内利

这是一个可以实现的功能:

cumprob <- function(y) {
  fun <- function(y, x) length(y[y<x])/length(y)
  prob<-sapply(y, fun, y=y)
  data<- data.frame(value=unique(y[order(y)]), prob=unique(prob[order(prob)]))
}

测试您的数据(在这里称为data):

cp<-cumprob(data)
head(cp)
  value       prob
1 55.00 0.00000000
2 55.01 0.01156069
3 55.02 0.01734104
4 55.04 0.01926782
5 55.05 0.02312139
6 55.07 0.02504817

情节:

plot(cp)

在此处输入图片说明

我觉得很方便的另一种快速而非正式的方法是使用该hist函数自动cut获取数据并获取中点。

将数据用作data

h <- hist(data)
cum.prob <- data.frame(value=h$mids, prob=cumsum(h$counts)/sum(h$counts))

那给你:

   cum.prob
   value      prob
1     55 0.2793834
2     57 0.6319846
3     59 0.8285164
4     61 0.8786127
5     63 0.8921002
6     65 0.9479769
7     67 0.9749518
8     69 0.9749518
9     71 0.9749518
10    73 0.9749518
11    75 0.9749518
12    77 1.0000000

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