r - R: [KDE] 密度プロットを cdf に変換しますか?

Question

データ: 34,46,47,48,52,53,55,56,56,56,57,58,59,59,68

密度プロット

ECDF

私がやりたいのは、派生した密度プロットを取得して、それを累積分布頻度に変換して、% を派生させることです。およびその逆。私の希望は、特にカーネル密度推定を使用して、平滑化された累積分布関数を導出することです。生のデータ ポイントに頼って ECDF を実行したくはありませんが、KDE ​​を使用して CDF を実行します。

編集：

KernelSmoothing.CDF があるようですが、これで解決できるのでしょうか? もしそうなら、私は今のところそれを実装する方法がわかりません。

Mathworks には、「指定された値のセットで評価された推定 cdf を計算してプロットする」の下で、ECDF から KECDF に変換する、私がやろうとしていることの例があります。

http://www.mathworks.com/help/stats/examples/nonparametric-estimates-of-cumulative-distribution-functions-and-their-inverses.html?requestedDomain=www.mathworks.com

実装はかなりずさんだと思いますが。多項式回帰直線を考慮すると、より適切になります。

Answer 1

library("DiagTest3Grp", lib.loc='~/R/win-library/3.2")

data <- c(34,46,47,48,52,53,55,56,56,56,57,58,59,59,68)
bw <- BW.ref(data)
x0 <- seq(0, 100, .1) 
KS.cdfvec <- Vectorize(KernelSmoothing.cdf, vectorize.args = "c0")
x0.cdf <- KS.cdfvec(xx = data, c0 = x0, bw = bw)
plot(x0, x0.cdf, type = "l")

与えられた x から y を導き出す方法を理解する必要がありますが、これは大きな助けになりました