KS检验与t-检验之类的其他方法不同是KS检验不需要知道数据的分布情况，可以算是一种非参数检验方法。当然这样方便的代价就是当检验的数据分布符合特定的分布事，KS检验的灵敏度没有相应的检验来的高。...优点：该检验不依赖于要测试的累积分布函数，相比于卡方拟合检验（卡方检验需要50个以上的样本），不需要大量的样本。...绘制Kolmogorov-Smirnov检验的ECDF曲线 绘制Kolmogorov-Smirnov检验的ECDF曲线以及分布之间的最大距离（D）的一个快速R例子。...使用ggplot2和基础R绘图的例子 require(ggplot2) # 模拟两个分布 - 您的数据放在这里！...norm(10000, 10, 5) dat <- data.frame # 创建数据的 ECDF cdf1 ecdf cdf2 ecdf # 找到最小和最大统计数据以在距离最大的点之间画线
image.png 还是Plos系列学术论文2006-2020年间作者数量的数据，这次用 经验累积分布曲线来展示数据。这个图我还是第一次听说。...借助ggplot2中的stat_ecdf()函数实现 我们先来看一下帮助文档中的例子 df_1 <- data.frame( x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0..., 10)), g = gl(2, 100) ) p1ecdf(geom = "step") # Don't go to positive.../negative infinity p2ecdf(geom = "step", pad = FALSE) # Multiple ECDFs...p3ecdf() library(patchwork) p1+p2+p3 ?
检查你对不同容器大小的分布的印象是否一致总是明智的。...“经验累积分布函数”(ECDF)。...该图通过每个数据点绘制了一条单调递增的曲线，这样曲线的高度反映了具有较小值的观测值的比例: 案例1-经验累计分布图ecdf sns.displot(penguins,x="flipper_length_mm...ECDF图的主要缺点是它表示分布的形状不如直方图或密度曲线直观。考虑鳍状肢长度的双峰性如何在直方图中立即显现，但要在ECDF图中看到它，必须寻找不同的斜率。...由于密度不能直接解释，等高线是按照密度的等比例绘制的，这意味着每条曲线都显示了一个水平集，使得密度的某个比例p位于它以下。
Seaborn的离散函数允许创建3种不同类型的分布区，分别是: 柱状图 Kde(核密度估计)图 Ecdf图 我们只需要调整kind参数来选择plot的类型。 示例1 第一个例子是创建一个基本直方图。...例子6 displot函数还允许生成二维直方图。因此，我们得到了关于两列中值的观察值(即行)分布的概述。 让我们使用价格和距离列创建一个。我们只是将列名传递给x和y参数。...因此，我们可以为每个列传递不同的比例。 例子7 Kde图还可以用于可视化变量的分布。它们和直方图很相似。然而，kde图使用连续的概率密度曲线来表示分布，而不是使用离散的箱。...示例8 与直方图类似，可以为不同的类别分别绘制kde图。我们的数据集包含房屋的区域信息。让我们看看不同地区的价格变化。...南方大都市区的平均房价似乎最高。 示例9 另一种检查变量分布的方法是使用ecdf图。它表示低于给定列中每个唯一值的观察值的比例或计数。 这是一种可视化的累计和。因此，我们能够看到更密集的值范围。
换句话说，直方图不是鲁棒的。 例如，让我们尝试更改变量的最大值，同时将箱数保持不变。 ? 如果单个值不同，则整个图将不同。这是不受欢迎的属性，因为我们对整体分布感兴趣：单个值应该没有区别！...另一种选择:累积分布图（Cumulative Distribution） 在看到为什么直方图不是理想选择的6个原因后，一个自然的问题是:“我还有其他选择吗?”...这里确实存在一个更好的替代方案，称为“累积分布图”(CDP)。我知道这个名字不太容易记住，但我保证值得。 累积分布图是一个变量的分位数分布图。...如果只有一堆可能的值（即变量是离散的），则可以立即看出来，因为曲线是阶梯形的。 5.可以轻松比较分布。比较同一图上的两个或多个分布很容易，因为它们只是曲线，而不是面积。...使用R的话就更加简单 plot(ecdf(data)) 在Python中则要引用一些辅助的包: from statsmodels.distributions.empirical_distribution
QQ图和ECDF sunqi 2020/8/3 QQ图 用来描述数据正态性的问题，配合正态性检验进行分析 主要的函数和参数 stat_qq() color, shape and size：和之前一样 代码...，ggpbur也可以进行qq图的绘制 # 使用ggpbur包中的ggqqplot函数绘制 library(ggpubr) p2 % ggqqplot( x = "weight...ECDF图 ECDF：Empirical cumulative distribution function，用于描述数据的分布，横坐标为指标，纵坐标为累计概率 从图中可以看出数据的分布比例 代码 # 绘图...p3 % ggplot(aes(x = weight)) + # ECDF函数 # 设置性别组，绘制两条曲线 stat_ecdf(aes(color = sex,...结束语 此次为ggplot2系列的最后一次内容，基本的图形已经介绍完毕，总体来说，ggplot语法结构大同小异，用的时候查函数就行。
ECOD首先以非参数方式估计变量的分布，然后将所有维度的估计尾部概率相乘，得出观测值的异常得分。ECOD假设变量独立，并且可以估算出每个变量的经验累积分布。...为了根据经验估计分布情况，我使用 Python statmodels 模块中的 ECDF()来推导累积分布函数 (CDF)，如图 (2) 所示。...) # plot the cdf pyplot.plot(sample_ecdf.x, sample_ecdf.y) pyplot.show() 图(2)经验累积分布函数 (ECDF) 在图 (2)...ECOD 使用分布的倾斜度来分配维度的离群值，如果是右偏分布，离群值就是CDF；如果是左偏分布，离群值就是1减CDF或1-CDF。...ECOD 与 HBOS 的比较 前面介绍的HBOS和本文中的ECOD概念非常相似，都是无监督学习方法，假定变量独立并得出变量的分布。HBOS利用直方图，而ECOD则利用经验得出变量的累积分布。
基于经验累积分布的离群值检测（ECOD）是一种直观的方法，通过测量罕见事件在分布中的位置来识别异常值。 ECOD首先以非参数方式估计变量的分布，然后将所有维度的估计尾部概率相乘，得出观测值的异常得分。...为了根据经验估计分布情况，我使用 Python statmodels 模块中的 ECDF()来推导累积分布函数 (CDF)，如图 (2) 所示。...) # plot the cdf pyplot.plot(sample_ecdf.x, sample_ecdf.y) pyplot.show() 图(2)经验累积分布函数 (ECDF) 在图 (2)...ECOD 使用分布的倾斜度来分配维度的离群值，如果是右偏分布，离群值就是CDF；如果是左偏分布，离群值就是1减CDF或1-CDF。...ECOD 与 HBOS 的比较 前面介绍的HBOS和本文中的ECOD概念非常相似，都是无监督学习方法，假定变量独立并得出变量的分布。HBOS利用直方图，而ECOD则利用经验得出变量的累积分布。
它可以用于展示拥有相同的X轴变量数据（如相同的时间序列）、不同的Y轴离散型变量（如不同的类别变量）和Z轴数值变量。 本节使用的峰峦图也可以很好地展示瀑布图的数据信息。...它们对于可视化随时间或空间分布的变化非常有用。本节主要使用ggridges包[1]中的geom_density_ridges()进行绘制峰峦图。...我们可以使用相同的方法来突出分布的尾部。...最后，当calc_ecdf = TRUE时，我们还可以计算stat(ecdf)，它表示该分布的经验累积密度函数。我们将其概率直接映射到颜色上。...可以使用ggridges提供的特殊比例来设置抖动点的样式。scale_discrete_manual()可用于制作具有任意形状和比例的图形。
【例】调用random函数生成10000×1的二项分布随机数向量，然后作出频率直方图。...10000, 1); >> [fp, xp] = ecdf(x); % 计算经验累积概率分布函数值 >> ecdfhist(fp, xp, 50); % 绘制频率直方图 >> xlabel('二项分布（...【例】调用random函数生成10000×1的卡方分布随机数向量，然后作出频率直方图，并与自由度为10的卡方分布的密度函数曲线作比较。...其中卡方分布的参数（自由度）为10 >> x = random('chi2', 10, 10000, 1); >> [fp, xp] = ecdf(x); % 计算经验累积概率分布函数值 >> ecdfhist...', '密度函数曲线') % 为图形加标注框 ?
,ylab='PACF',las=1) title(main='(c) 上证指数收益率偏自相关检验',cex.main=0.95) def.off ## Q-Q图、经验累积分布...ecdf图、密度图、直方图 qqnorm(Close.rtd,main="(a) 上证指数收益率Q-Q图",cex.main=0.95, xlab='理论分位数',ylab='样本分位数...') qqline(Close.rtd) #经验累积分布ecdf图 plot(ECD,lwd = 2,main=..."(b) 上证指数收益率累积分布函数图",cex.main=0.95,las=1) xx 使用的R代码是： ###Markov Chain Monte Carlo summary(mcmc) 准最大似然估计 SV模型可以用QML方法在R中用许多不同的状态空间和Kalman滤波包来估计。
，包括温度湿度等等，其中我们要用到的两列为平均温度mt和月份mon,这是我简化后的数据，便于展示 与单数据系列不同的是这里要提供两个变量，x轴对应温度，即统计变量，y轴为分类变量 image.png...2绘制峰峦图代码 library(ggplot2) library(ggridges) library(RColorBrewer) ggplot(lincoln_weather, aes(x = `Mean..."#0000FFA0"), labels = c("(0, 0.025]", "(0.025, 0.975]", "(0.975, 1]") ) image.png 5用stat中计算的累积概率值填色...0.5-stat(ecdf)))图形在累积概率达到50%颜色最深，并且两边颜色对称 stat_density_ridges( geom = "density_ridges_gradient"...6jittered_point绘制带点的概率分布图 library(ggplot2) library(ggridges) library(RColorBrewer) panel_scaling = T
R内嵌了很多常用的统计分布，提供了四类函数:概率密度函数(density),累积分布函数(probability)、分位数(quantile)和伪随机数(random)。...这些指标的主要作用包括: 反映总体各单位变量分布的集中趋势和一般水平; 便于比较同类现象在不同单位之间的水平; 便于比较同类现象在不同时期的发展变化趋势或规律; 用于分析现象之问的依存关系。...>hist(cars$speed,breaks=50,prob=T)#参数breaks设1直方图的组距，prob=T规定绘制密度直方图 >lines(density(cars$speed),col=...'blue')#用核密度估计函数density(),绘制密度曲线图 5.5.2 QQ图 QQ图用于直观验证一组数据是否来自某个分布，或者验证某两组数据是否来自同一族的分布。...5.5.5经验分布图 在R中函数ecdf()给出样本的经验分布，通过plot()绘制 ecdf(x) plot (x，…，ylab="Fn (x)”，verticals=FALSE,col.01line
Fundamentals of Data Visualization》学习笔记，要是有兴趣的话，可以直接看原版书籍：https://serialmentor.com/dataviz/ 上一章我们说到的直方图以及密度曲线在可视化数据分布的时候会...，其图形的形成可以通过不同的分组来进行调整。...不幸的是，它们比柱状图或密度图更不直观。 1. 经验累积分布函数 为了说明经验累积分布函数，我们这里使用一个学生成绩的数据集。假设班有50名学生，这些学生刚刚进行了一个测试。...在X轴映射所有学生的得分，在Y轴映射排名。最后通过点图和梯度连接线来进行可视化数据。就出现了简单的经验累积分布函数（ecdf）或简单地是累积分布。在这个图里面，每一个点代表一个学生的排名以及其得分。...两个图形的Y轴，我们使用的是学生的绝对排名。同样的，我们可以把Y轴转换为学生的累积占比。这样的话，我们就可以直接获得一些数据的关键信息了。例如在大约有25%的学生的成绩是低于75分的。
hist、ecdf和ecdfhist函数函数 功能：hist函数，用来绘制频数直方图 ecdf和ecdfhist函数，用来绘制频率直方图 调用方式： % 频数直方图 hist(Y,nbins)...% 频率直方图 [f,x] = ecdf(y) ecdfhist(f,x) >> score=xlsread('examp9_1_1.xls','Sheet1','G2:G52'); >> figure...正态概率图 正态概率图用于正态分布的检验，实际上就是纵坐标经过变换后的正态分布的分布函数图，正常情况下，正态分布的分布函数曲线是一条S形曲线，而在正态概率图上描绘的则是一条直线。...p-p图 p-p图用来检验样本观测数据是否服从指定的分布，是样本经验分布函数与指定分布的分布函数的关系曲线图。通常情况下，一个坐标轴表示样本经验分布，另一个坐标轴表示指定分布的分布函数。...q-q图 q-q图也可用来检验样本观测数据是否服从指定的分布，是样本分位数与指定分布的分位数的关系曲线图。通常情况下，一个坐标轴表示样本分位数，另一个坐标轴表示指定分布的分位数。
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