問題タブ [ecdf]

経験分布の分位点を見つける方法を知っています。

トレーニングセットの数が属する分位点ビンを提供する関数はありますか? この例では

分位数は 18 (見方によっては 19) になります。

連続変数とnレベルの因子を持つデータセットがあります。

各レベルの経験的累積分布関数と、各パネルの全体的な ecdf を個別にプロットしたいと思います。ポイントは、サブセット (レベル) の ecdf を全体 (完全なデータ セット) と比較することです。

各 ecdfs を 1 つのパネルにプロットするのは簡単です (例として「ダイヤモンド」データ セットを使用)。

しかし、ファセット オプションを使用してレベルをパネルに分割しようとすると、

サブセットの ecdf と全体的な ecdf (点線) を持つn 個のパネルの代わりに、各サブセットの ecdf を 2 回プロットします。

明らかな何かが欠けていると確信しています。他の誰かの質問と重複している場合は、関連する質問を教えてください。

ggplot()関数(関数ではなく)を使用してecdfの逆x軸をプロットするにはどうすればよいqplot()ですか?

次のコードは機能しません。

scale_x_reverse( lim=c(15,0))プロットがなければ、次のようになります。

最初に私はこのような行列を持っています:

そして配列

この配列は、52 (週) ごとのデータフレームのシーケンスです。時系列分析です（週次）

この配列で ecdf 関数を計算したいと思います。

各セルの ecdf 関数を計算します。これは、毎週の季節分析用です。

つまり、この時系列の分位数を計算します (**): 0.66319631;-0.79365987;1.03862172

MEANの場合は機能します：

私はecdfで同様の機能を試しましたが、うまくいきません。

それから...それは終わりではありません。この配列をデータデータフレーム（x）の元の形式のように再フォーマットしたいと思います。(rbind に似ていますが、配列上にあります。)

手伝ってくれてどうもありがとう。

編集 ：

申し訳ありませんが、私がそれほど明確だったかどうかはわかりません。配列が私にとって複雑であることは確かです。

しかし、あなたの方法では、この単純なデータフレームがある場合:

あなたの関数は次を与えます：

または私はこのようなもっと何かをしたい:

時系列のパーセンタイル値であるテーブルを結果として取得します。各列と各行の 1 と 11、2 と 12 のパーセンタイル値 (関係ないことはわかっていますが、単なる例です)

最後の質問が理解できなかったらごめんなさい

R に 2 つのラスター (Landsat slc-off 画像) があります。どちらも一部のデータが欠落していますが、ギャップの位置は完全にオフセットされています。例として、以下の 2 つのラスターを作成 r1しr2ます。

ただし、2 番目の画像は、異なる大気条件、たとえば、より良い太陽照度で撮影されています。この効果をシミュレートするには (非常に簡単に):

ここで、r1 の欠落データを埋めたいと思います。r2 ピクセルは、自明なギャップに重なっています。

の結果を見ると、このページの図 2 にも示されplot(r3)ているいわゆる「ストリッピング効果」が明らかです。推奨される解決策の 1 つは、ギャップを埋める前にヒストグラムを照合して 2 つの画像を正規化することです。この手法は、Grass 7 で行われるように、候補画像の累積分布関数に基づいています。

Rでこれをどのように正確に達成できますか? ありがとう！