R 找到每个类的宽度和密度。
所以我必须找到下面每一个类的密度和宽度。我有解决办法,但我对一些事情感到困惑。我不知道答案是正确的还是不正确的,因为有些消息来源说R 找到每个类的宽度和密度。,r,statistics,kernel-density,R,Statistics,Kernel Density,所以我必须找到下面每一个类的密度和宽度。我有解决办法,但我对一些事情感到困惑。我不知道答案是正确的还是不正确的,因为有些消息来源说upperlimit-lowerLimit=class Width,而有些消息来源说应该是lowerLimit2-lowerLimit1=class Width。所以,请看一下我的数据和解决方案,并告诉我,如果我做得正确,那么我可以继续找到它的密度 CLASS FREQUENCY 30.0-32.0 8 32.0-33.0 7 33.0-34.0
upperlimit-lowerLimit=class Width
,而有些消息来源说应该是lowerLimit2-lowerLimit1=class Width
。所以,请看一下我的数据和解决方案,并告诉我,如果我做得正确,那么我可以继续找到它的密度
CLASS FREQUENCY
30.0-32.0 8
32.0-33.0 7
33.0-34.0 10
34.0-34.5 25
34.5-35.0 30
35.0-35.5 40
35.5-36.0 45
36.0-50.0 5
我的解决方案。
- 我们首先需要找到类的边界。在本例中,它们是30.0、32.0、33.0、34.0、34.5、35.0、35.5和36.0。因此,类别宽度为c2–c1(即32.0–30.0=2.0)
- 因此,类宽度应该是-->2.0、1.0、1.0、0.5、0.5和14.0
- 在我看来,你做得很正确——在这种情况下,你想要的数量是箱子的宽度,即从下限到上限的距离
更一般地说,你需要的是箱子的普通(勒贝格)测量——你的密度估计基本上是将观察到的质量(即箱子数量)与箱子的质量进行比较。这以一种自然的方式将您的示例推广到其他情况。间隔的Lebesgue度量值就是间隔的长度,因此无论间隔彼此接触(如您的示例所示)还是端点不接触(更一般而言),这都是正确的。另外,如果你在两个或更多维度上工作,垃圾箱的勒贝格度量是它的面积或n维体积——因此在任何维度上,都很容易知道你需要计算什么