0

自然なキュービット スプラインを確率データ (確率変数が特定の値よりも小さい確率) に当てはめて、累積分布関数を取得しようとしています。これは、以下を使用して十分に機能しますsplinefun()。

cutoffs <- c(-90,-60,-30,0,30,60,90,120)
probs <- c(0,0,0.05,0.25,0.5,0.75,0.9,1)
CDF.spline <- splinefun(cutoffs,probs, method="natural")
plot(cutoffs,probs)
curve(CDF.spline(x), add=TRUE, col=2, n=1001)

ただし、密度関数、つまりスプラインの導関数を使用して、さまざまな計算を実行したいと思います (たとえば、確率変数の期待値を取得するなど)。

)を介して離散的な点数で評価するだけでなく、この導関数を関数として取得する方法はありますsplinefun(x, deriv=1か?

これは私が探しているものにかなり近いですが、残念ながら、この例は R バージョン 2.15.0 では機能しないようです。

分析的な解決策を除いて、これについて最も明確な数値的方法は何ですか?

4

1 に答える 1

1

コード内の環境割り当て行を変更するとg、Berwin Turlach が R-help で提供し、次のようになります。

environment(g) <- environment(f)

... R 2.15.1 で成功します。

于 2012-10-11T19:36:06.187 に答える