分位数与 ecdf 结果
quantile vs ecdf results
我正在尝试使用 ecdf，但不确定是否正确。我的最终目的是找到与特定值对应的分位数。例如：
sample_set <- c(20, 40, 60, 80, 100)
# Now I want to get the 0.75 quantile:
quantile(x = sample_set, probs = 0.75)
#result:
75%
80
# Let's use ecdf
ecdf(x = sample_set) (80)
#result
0.8
为什么会出现这种差异？我是在犯一些小错误，还是取决于分位数的计算方式？
谢谢，
最大值
有两点。首先，如您所料，这取决于 quantile 进行计算的方式。具体取决于参数type。您可能想要选择的是 type = 1，因为它对应于 经验分布函数的逆函数 （参见 ?quantile）。其次，由于 ecdf 给出了一个离散的阶跃函数，即 ecdf 不是严格递增的，由于分位数是 defined 的方式（参见第二个公式），您无法获得完全相等。
我正在尝试使用 ecdf，但不确定是否正确。我的最终目的是找到与特定值对应的分位数。例如：
sample_set <- c(20, 40, 60, 80, 100)
# Now I want to get the 0.75 quantile:
quantile(x = sample_set, probs = 0.75)
#result:
75%
80
# Let's use ecdf
ecdf(x = sample_set) (80)
#result
0.8
为什么会出现这种差异？我是在犯一些小错误，还是取决于分位数的计算方式？
谢谢， 最大值
有两点。首先，如您所料，这取决于 quantile 进行计算的方式。具体取决于参数type。您可能想要选择的是 type = 1，因为它对应于 经验分布函数的逆函数 （参见 ?quantile）。其次，由于 ecdf 给出了一个离散的阶跃函数，即 ecdf 不是严格递增的，由于分位数是 defined 的方式（参见第二个公式），您无法获得完全相等。