CDF测试R中节点的分布

嗨，我正在努力从R中的函数中获得CDF图

背景： 我已经绘制了一张图，并绘制了节点度分布的对数图，它似乎遵循幂律。但是我想在对数尺度上做CDF，作为一个附加的度量

到目前为止，我找到的所有示例都只显示了如何为数据帧/表中的一列或一行执行CDF，有人能帮我吗

这可以得到x或y的CDF：

x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 11, 13, 14)
y <- c(48, 18, 9, 7, 5, 2, 2, 1, 1, 1)
ecdf(x)
ecdf(y)
plot(ecdf(x)) ### or same with y

最后一步是使用igraph包中的KS测试，我很容易获得CDF（KS.p）：

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Emcdf软件包提供了计算和绘制二元或多元累积分布函数的方法

对于您的数据：

library(Emcdf)
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 11, 13, 14),
                 y = c(48, 18, 9, 7, 5, 2, 2, 1, 1, 1))

plotcdf(as.matrix(df))

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这就是你想要的吗？

谢谢你的回答。不幸的是，这不是我想要的，尽管我可以用它做其他的事情！！：）。一次搜索给了我一些关于我到底想做什么的细节，它是在y轴上为我上面定义的X绘制Pr（X>X）。不确定这是否有用。我已经编辑了我的问题，也许现在它更有意义了。

x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 11, 13, 14)
y <- c(48, 18, 9, 7, 5, 2, 2, 1, 1, 1)

logEstimate <- lm(log(y) ~ log(x))
summary(logEstimate)

logypred <- predict(logEstimate)
d.f <- data.frame( x = x, y = y )

plot(
    y ~ x,
    data = d.f,
    type = "n",
    log  = "xy",
    xlab = "Degree k",
    ylab = "Vertices",
    xlim = c( 1, 100 ),
    ylim = c( 1, 100 ) )
abline(
    h   = c( seq( 1, 9, 1 ), seq( 10, 90, 10 ), seq( 100, 1000, 100 ) ),
    lty = 3,
    col = colors()[ 440 ] )
abline(
    v   = c( seq( 1, 9, 1 ), seq( 10, 90, 10 ), seq( 100, 1000, 100 ) ),
    lty = 3,
    col = colors()[ 440 ] )
points( y ~ x, data = d.f )
box()
lines(exp(logypred)~x, col=2)

 exponential.model <- lm(log(x)~ y)
 summary(exponential.model)

library(Emcdf)
df <- data.frame(x = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 11, 13, 14),
                 y = c(48, 18, 9, 7, 5, 2, 2, 1, 1, 1))

plotcdf(as.matrix(df))

plotcdf(as.matrix(df), type = "wireframe")