应用函数查找分布的高密度区域（编码）

Question

背景：

最近，我遇到了（ 另见下文），它为任何分布（单峰曲线）提供了两个极限值，使得从一个极限-另一个极限值的值覆盖了该分布的 95% 高密度区域。

该代码要求用户输入 分布的逆 cdf。对于 R 识别的分布，这是通过“qdistribution name”实现的，例如 qf、qchisq 等，以及“,”，然后是“qdistribution name”。例如，对于 F 分布，可以通过以下方式找到两个极限值：

HDIofICDF( qf , df1 = 10 , df2 = 90 ) 或者对于卡方分布，可以使用：HDIofICDF( qchisq, df = 10)

编码问题：

假设我已经创建了自己的分布并且拥有该分布的逆cdf。当我使用时给出了我的 Inverse cdf（类似于 R 中的“qdistribution name”）（作为一个例子来显示我的 Inverse cdf 使用):

invcdf.posterior(p = .025, t = 2.81, N1 = 10, N2 = 10, rscale = 1 )

现在： 鉴于我的 invcdf.posterior 及其上面的参数，我如何使用 HDIofICDF 函数来获得这两个我的发行版的限制值？

这是我的 R 代码：

HDIofICDF = function( ICDFname , credMass=0.95 , tol=1e-8 , ... ) {

 incredMass = 1.0 - credMass
 intervalWidth = function( lowTailPr , ICDFname , credMass , ... ) {
 ICDFname( credMass + lowTailPr , ... ) - ICDFname( lowTailPr , ... )
}
optInfo = optimize( intervalWidth , c( 0 , incredMass ) , ICDFname=ICDFname ,
                  credMass=credMass , tol=tol , ... )
 HDIlowTailPr = optInfo$minimum
 return( c( ICDFname( HDIlowTailPr , ... ) ,
         ICDFname( credMass + HDIlowTailPr , ... ) ) )
}
##########################################################################
## Example 1 of use: ##

HDIofICDF( qf , df1 = 10 , df2 = 90 ) ## This is a F distribution working OK

这就是我尝试将 HDIofICDF 函数应用于我自己的发行版的方式：

HDIofICDF( invcdf.posterior, t = 2.81, N1 = 10 , N2 = 10, rscale = 1 ) ## Not working

我得到的错误是：

Error in eval(expr, envir, enclos) : argument "t" is missing, with no default Called from: eval(expr, envir, enclos)

Answer 1

请注意，您的 HDIofICDF 函数有一个参数 tol。

由于部分参数匹配，当您调用 HDIofICDF(invcdf.posterior, t = 2.81, N1 = 10 , N2 = 10, rscale = 1) 时，您指定的 t 被假定为 tol。（您可以通过修改 HDIofICDF 函数来打印 tol 来验证这一点。）因此，当随后调用 invcdf.posterior 时，R 会抱怨缺少 t 参数.

这是一个说明正在发生的事情的玩具示例：

fun1 <- function(a, b) a + b
fun2 <- function(aaa, ...) fun1(...)
fun2(a = 1, b = 2)
# Error in fun1(...) : argument "a" is missing, with no default
fun2(aaa = 99, a = 1, b = 2)
# [1] 3

如上例所示，要解决您的问题，请在调用 HDIofICDF 时明确指定 tol，例如

HDIofICDF( invcdf.posterior, t = 2.81, N1 = 10 , N2 = 10, rscale = 1, tol = 1e-8)

应用函数查找分布的高密度区域（编码）

Applying a function to find high density area of a distribution (coding)

statistics

r

function

distribution

bayesian

这就是我尝试将 HDIofICDF 函数应用于我自己的发行版的方式：