我在基R中使用“密度”函数为给定的数据向量(1-D)生成KDE。“密度”函数的参数“n”给出了n个等间距点的概率密度估计。有什么方法可以让我在自定义点列表中得到这个估计值吗?你知道吗
我在想,我希望密度估计在每0.01个百分位点,使点更接近,他们有高密度,而更远时,没有,基本上调整我的PDF估计PDF函数在这一点上可能的信心。这个x,y集合将被存储并在模型开发之后用于评分。你知道吗
熟悉Python的人会认识到,这个功能在scipy.stats.gaussian\u kde.评估(…)
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我想我终于明白你的意思了:
显然,您可以使用
sm
包:输出:
所以,如果你想得到a的100个分位数(百分位数):
输出:
这样你就能得到你需要的。你知道吗
对不起,我一开始不知道你要什么。你知道吗
希望这有帮助!你知道吗
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