説明には分位点()関数R

Question

ってmystifiedの分位点機能があります。

私の直感的な概念をどのようquantiles、M.S.にstatsが少oh boyの文書では分かりにくかった。

からのドキュメント:

Q[i](p)=(1-γ)x[j]+ガンマ x[j+1],

んでいます。タイプ i 分位で補間間x[j]x[j+1]に基づき、謎の定数 ガンマ

1 <=i <=9日(j-m/n <=p < j-m+1)/n x[j]はjth順 統計のサンプルサイズm は定数のサンプル qタイプです。こちらのガンマ線により 数値の小数部のg=np+m-j.

では、計算j?m?

の継続的なサンプル分位点 （4～9)、サンプル quantilesが得られる線形 間kth順 統計的にp(k):

p(k)=(k-α)/(n-α-β +1), α、βは定数測定 のタイプです。さらに、m=α+p(1 -α-β、γ=。

今思っています。pる一定の前に、現在かかわる機能です。

そのためのタイプ7quantiles、デフォルト...

タイプ7

p(k)=(k-1)/(n-1)です。この場合、p(k)=モード[F(x[k])].このよS.

誰にでもお手伝いをしたいと考えておく。特に私はwikiで拾ったのを使ってますが、表記のpている機能は、一定なのに対し、どのタッチパネル m は、現在の算定にjでは、ある特定 p.

思に基づく回答して観察することができます。-提出の一部改訂文書により説明しています。

q.Rソースコード またはタイプ：q.デフォルト

Answer 1

ば当然かなりの混乱をきたしている。この文書は酷いものでした。立ち戻って、紙そのも踏まえHyndman,R.J.;ファン,Y.(November1996)."サンプルQuantiles統計パッケージ". アメリカ統計官 50 (4): 361–365. doi:10.2307/2684934)を取得します。まず最初の問題です。

1 <=i <=9日(j-m/n <=p < j-m+1)/n x[j]はjth順序統計量のサンプルサイズ、mは定数のサンプル分位点タイプです。こちらのガンマ線により数値の小数部のg=np+m-j.

最初の部分がらの論文が、どのように書類の作成者は省略した j = int(pn+m).この意味 Q[i](p) のみにより、両統計的に最も近いて p の端を通じてのソートが見られた。している.どちらとも言えようっているのは、"順序統計量"のシリーズの観測には、ソーシリーズです。)

また、その最後の文章が間違っています。こちらを読んで

こちらのガンマ線により数値の小数部のnp+m,g=np+m-j

として m そう簡単です。 m に依存するの9アルゴリズムを選びました。のようにして Q[i] の分位点機能 m 考慮すべき m[i].のためのアルゴリズム1-2 m が0 3, m は-1/2、その他ことになるのです。

の継続的なサンプル分位点の種類（4～9)、サンプルquantilesを得ることがで線形補間の間、kth順序統計的にp(k):

p(k)=(k-α)/(n-α-β+1)は、α,βに対して定数を決定します。さらに、m=α+p(1-α-β、γ=。

これは本当に難しい決断です。何の話 p(k) と同じではないの p からです。 p(k) は 描画位置.の論文、著書として pk, る、役立っています。特にその表現 m, は、 p オリジナ p, の m = alpha + p * (1 - alpha - beta).概念的には、アルゴリズム4-9、ポイント(pk, x[k])を補間のソリューション(p, Q[i](p)).各アルゴリズムにのみ異なるためのアルゴリズムの pk.

のアリーナ、日産スタジアム、Ｒは述べえ"S利用します。

オリジナルの紙一覧表6"望ましい性質のためのサンプル分位点"機能の状態が望#8を満たすすべて1.#5を満たしていないという以外の理由での現象学的以外からの原則）#2は非stat safariのように自分を考慮に入れるquantilesかりの説がわかりやすい。

ちなみに対応 dreeves回答,Mathematicaいていくのが大きく異なる。と思いを理解するマッピングしました。がMathematicaのであり、わかりやすく(a)で撮影に自分の足とナンセンスのパラメータ、および(b)ではできないのRのアルゴリズム#2.(こちら Mathworldの分位点のページ, あるMathematicaはできない#2が、簡単な一般化のその他のアルゴリズムのパラメーター.)

Answer 2

様々な方法がありますがュquantiles場合には、そのベクター、な知のCDF.

何を学べるか"というテーマをどうするかということが観測んにquantilesます。

の"タイプ"で決定すね。その方法は、言う"利用の線形補間のk番目の順序統計的にp(k)".

うp(k)?だが、"なんか使k/n"の別の男"私のような使用(k-1)/(n-1)"など。それぞれの手法の特性が異なることより適した、また一つの問題はます。

このαおよび\betaのだろparameterizeの機能p.一の場合、彼らは1-1です。もう一つの事例では、彼ら3/8、-1/4.ないと思いるのは一定しています。うるメインメニューからツールの依存関係を明確にした。

何が起こるか見てみてくださいに異なる種類がありますので、ベクトルのように1:5 1:6.

（ご注意された場合にも観察秋の同quantiles、特定の種類をお使いの線形補間).