平滑c.d.f.估算（“kerdiest”包）中的网格规格

我想得到累积分布函数的平滑估计。其中一种方法是集成一个核密度估计器，得到一个核分布估计器。为了得到一个，我使用了

“kerdiest”

包中的

kde

函数

问题是我必须指定一个网格，它对结果影响很大。默认的网格选择会导致一个与经验分布函数图显著不同的图形（见图；白点表示经验c.d.f.）。我可以选择网格值，这样内核估计器和ecdf就会一致，但我不知道它是如何工作的

那么，什么是网格，应该如何选择？有没有其他方法可以得到分布函数的核估计量

我一直在试验的数据是

R

中旧的忠实间歇泉数据集的等待时间。 代码是

x <- faithful$waiting
library("kerdiest")
n = length(x)
kcdf <- kde(type_kernel = "n", x, bw = 1/sqrt(n))
plot(kcdf$Estimated_values)
lines(ecdf(x))

---

x您应该使用
估计值
和
网格
值来形成初始绘图，而不是使用默认绘图功能进行绘图。
行
功能将具有正确的x值。（这里的线索是绘图的标签。当看到“索引”标签时，您可能会想知道它的比例是否正确。当绘图获得单个数值向量时，它使用它们的排序序列作为“索引”值，因此您可以看到整数：
1:length（vector）
）

你应该显示你的代码。@42-我已经编辑了帖子，非常感谢！我想知道为什么在绘图上有“索引”标签，不知道如何解决这个问题。谢谢
with( kcdf, plot(Estimated_values ~ grid) )  # using plot.formula
lines(ecdf(x))