R中的经验分布

我有一个观察向量，我想用R得到每个观察的经验p值。我不知道潜在的分布，我现在做的只是

runif(100,0,1000)->ay
quantile(ay)

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然而，这并没有给我一个p值。如何从经验上获得p值？

我想这就是你想要的：

rank(ay)/length(ay)

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我想您需要的是

ecdf

功能。这将返回一个经验累积分布函数，您可以直接应用该函数

ay <- runif(100)
aycdf <- ecdf(ay)

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这听起来更像是你不知道经验p值的定义。如果您对统计数据有任何疑问，请访问。如果这是一个编程问题，那么你应该更具体地说明你所拥有的和你尝试过的，并描述它是如何不起作用的。@Flick先生-我认为主要的是我不知道如何在R中实现它。这就是为什么它不在交叉验证中的原因……那么你使用的是什么“公式”？“哪一部分你不知道该怎么做？”Flick先生-所以我不知道该用R中的哪个命令来计算它-它虽然是tabout ecdf，但不知道如何从它开始计算什么？你想做什么计算？没有神奇的“经验p值”函数。为了找到你的经验p值，你在做什么样的建模假设？这些是统计问题，不是编程问题。请您解释一下原因好吗？秩（ay）确定它在分布上的位置（1是最小值），然后除以观察长度（ay）的数量。它基本上可以发现有多少观测值是确定pvalue的统计上合理的方法？真正地没有引导？不确定你要计算的p值是多少，但这是在R中计算的一种方法，尽管看起来这不是你想要的。如果你不知道形成数据的分布是如何的，你能做到吗？这是获得值的一般方法吗？嗨，你能解释一下最后一行吗？所以你得到ecdf，然后你输入值，得到p值0.5和0.7，对吗？就是这样；它使用阶跃函数计算这些点的CDF，以概率形式得出经验概率

P（X>.5）

。对于来自

runif

的足够大的样本，这将创建一个非常类似于

punif

的函数。

> aycdf(c(.1, .5, .7))
[1] 0.09 0.51 0.73