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私はデータファイルを扱っています。内部の観測値はランダムな値です。この場合、x の分布はわかりません (私の観察結果)。カーネル推定を適用する必要があるため、密度を推定するために関数密度を使用しています。

T=density(datafile[,1],bw=sj,kernel="epanechnikov")

この後、分位点 (VaR と同様、95%) を探しているので、これを統合する必要があります。これには 2 つのオプションがあります。

ecdf()
quantile()

これで分位数 95 の値が得られましたが、これはカーネルによって推定されたデータです。

元のデータの分位数 95 の値を知るために使用できる関数はありますか?

これは未知の分布であることに注意してください。このため、SAS にあるようなニュートンのようなノンパラメトリック法を想像したいと思います。solve()

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これに使用できますquantile()。ランダムデータを使用した例を次に示します。

> data<-runif(1000)

> q<-quantile(data, .95)
> q
      95% 
0.9450324

ここでは、データは0と1の間で均一に分布しているため、95パーセンタイルは0.95に近くなります。

逆変換を実行するには：

> ecdf(data)(q)
[1] 0.95
于 2013-01-21T20:28:20.130 に答える