Tìm khoảng mật độ xác suất

Tôi có véc tơ

x <- c(1,2,3,4,5,5,5,6,6,6,6,
       7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,7,
       7,7,7,7,7,7,7,7,8,8,8,8,9,9,9,10)

(vectơ thực tế của tôi có độ dài> 10.000) và tôi muốn tìm các khoảng thời gian có 90% mật độ nằm. Là quantile(x, probs=c(0.05,0.95), type=5)thích hợp nhất hoặc có cách nào khác?

Như đã chỉ ra ở trên, có nhiều cách khác nhau để xác định một khoảng bao gồm 90% mật độ. Một khoảng chưa được chỉ ra là khoảng mật độ [sau] cao nhất ( wikipedia ), được định nghĩa là "khoảng thời gian ngắn nhất mà sự khác biệt trong các giá trị hàm mật độ tích lũy theo kinh nghiệm của các điểm cuối là xác suất danh nghĩa".

library(coda)
HPDinterval(as.mcmc(x), prob=0.9)

Nó chắc chắn có vẻ như là cách tiếp cận đơn giản nhất. Chức năng khá nhanh. Tôi sử dụng nó mọi lúc trên các mẫu lớn hơn hàng trăm lần so với mẫu bạn đang sử dụng và tính ổn định của các ước tính phải tốt ở cỡ mẫu của bạn.

Có các hàm trong các gói khác cung cấp các bộ thống kê mô tả đầy đủ hơn. Gói tôi sử dụng là Hmisc::describe, nhưng có một số gói khác có describechức năng.

Cách của bạn có vẻ hợp lý, đặc biệt là với dữ liệu rời rạc trong ví dụ,

quantile(x,probs=c(0.05,0.95), type=5)
 5% 95% 
2.8 9.0

nhưng một cách khác là sử dụng hạt nhân mật độ tính toán:

dx <- density(x)
dn <- cumsum(dx$y)/sum(dx$y)
li <- which(dn>=0.05)[1]
ui <- which(dn>=0.95)[1]
dx$x[c(li,ui)]
[1] 2.787912 9.163246

Đúng. :-). Bạn có thể tìm thấy đầu ra của stats::densitysẽ hữu ích hơn.