使用R,计算采样分布中给定概率的分位数是微不足道的:
x <- rnorm(1000, mean=4, sd=2)
quantile(x, .9) # results in 6.705755
但是,我找不到一种简单的方法来反演计算样本中给定分位数的概率x.我最接近的是使用pnorm()我在创建样本时使用的相同均值和标准偏差:
pnorm(5, mean=4, sd=2) # results in 0.6914625
但是,因为这是从完全正态分布而不是样本计算概率x,所以它并不完全准确.
是否有一个函数基本上反过来 quantile()？什么基本上让我做同样的事情,pnorm()但带样品？像这样的东西:
backwards_quantile(x, 5)
我找到了这个ecdf()函数,但是无法找到一种方法来使它产生单个概率而不是完整的方程对象.