计算经验概率答案

【问题标题】：Calculating empirical probabilities计算经验概率
【发布时间】：2019-02-12 02:18:54
【问题描述】：

感觉应该问这个问题，但是搜索了 stats.stackexchange 我找不到答案。

我在 R 中有这个数字向量：

x <- c(0.01, 0.50, 0.00, 0.28, 0.00, 0.15, 0.67, 0.00, 0.23, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.23, 0.00, 0.15, 0.00)

使用 R 代码，我如何计算一系列值的概率？例如，一个值在 0 到 0.01 之间的概率是多少？

另外，使用 R 代码，值小于等于 0.3 的概率是多少？

【问题讨论】：

你想凭经验回答一些值之间的值的比例，还是想拟合某种概率密度估计？
这就是我所追求的：“凭经验回答一些值之间的值的比例”。但是，如果您能展示如何“拟合某种概率密度估计”，那就太好了
这纯属个人兴趣。事实上，我感到内疚，因为我整天都在摆弄概率分布，而我应该试图完成我的论文

标签： r probability

【解决方案1】：

当你说“介于”时，你应该说包括哪些端点（如果有的话）

有很多方法可以解决这些问题；我没有以有效的方式来做这些，只是说明了各种方法。

P(a

diff(ecdf(x)(c(0,0.01)))

对于 P(X

ecdf(x)(0.3)

另一种获取 P(X=x) 的方法：

table(x)/length(x)

为了得到 P(X

cumsum(table(x))/length(x)

所以如果你想同时包含两个端点，你可以这样做：

对于 P(a

p <- table(x)/length(x)
diff(ecdf(x)(c(0,0.01)))+ p[names(p)=="0"]

或：

p <- table(x)/length(x)
sum(p[names(p) %in% c("0","0.01")])

或者只是

length(x[0<=x & x<=0.01])/length(x)

【讨论】：

【解决方案2】：

你还知道这些数字代表什么吗？例如，我注意到没有一个数字是负数。数字 0 也经常出现（11 次），所以鉴于没有一个数字是负数，你不是在处理正态分布。样本中只有 19 个数字，除非您知道，否则您对这些数字进行的任何计算都会出现很大的误差线。这些数字都来自特定的分布。否则，诸如“值等于或小于 0.3 的概率是多少”之类的问题的答案只是来自计数。样本中有 19 个数字，只有两个数字大于 0.3，一个值小于等于 0.3 的概率为 17/19。

【讨论】：

【解决方案3】：

我刚刚创建了一个快速函数，它告诉您数值向量中大于或等于start 且小于或等于end 的值的比例：

emp_prob<-function(x,start,end){
sum(end>=x & x>=start)/length(x)}

x <- c(0.01, 0.50, 0.00, 0.28, 0.00, 0.15, 0.67, 0.00, 0.23, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.00, 0.23, 0.00, 0.15, 0.00)

emp_prob(x,0,1)
[1] 1

这是一个非常基本的问题，因此 R 中的教程可能会有所帮助。

【讨论】：