[英]fit a normal distribution to grouped data, giving expected frequencies
我有观察的频率分布,分为 class 间隔内的计数。 我想拟合正态(或其他连续)分布,并根据该分布在每个区间中找到预期频率。
例如,假设以下,我想计算另一列, expected
给出胸部周长在chest
给出的区间内的预期士兵数量,其中假设这些以名义值为中心。 例如, 35
= 34.5 <= y < 35.5
。 我看到的一项分析给出了这个单元格中的预期频率为 72.5 与观察到的 81。
> data(ChestSizes, package="HistData")
>
> ChestSizes
chest count
1 33 3
2 34 18
3 35 81
4 36 185
5 37 420
6 38 749
7 39 1073
8 40 1079
9 41 934
10 42 658
11 43 370
12 44 92
13 45 50
14 46 21
15 47 4
16 48 1
>
> # ungroup to a vector of values
> chests <- vcdExtra::expand.dft(ChestSizes, freq="count")
这个问题有很多变体,其中大部分与在直方图顶部绘制正常密度有关,按比例缩放以表示计数而不是密度。 但没有一个明确显示预期频率的计算。 一个接近的问题是R:在 ggplot2 中为分组直方图添加正态拟合
我可以很好地完成标准 plot(如下),但对于其他事情,如卡方检验或vcd::rootogram
plot,我需要在相同的 ZA2F2ED4F8EBC04CBB4C21A2DDC 间隔中的预期频率。
> bw <- 1
n_obs <- nrow(chests)
xbar <- mean(chests$chest)
std <- sd(chests$chest)
plt <-
ggplot(chests, aes(chest)) +
geom_histogram(color="black", fill="lightblue", binwidth = bw) +
stat_function(fun = function(x)
dnorm(x, mean = xbar, sd = std) * bw * n_obs,
color = "darkred", size = 1)
plt
以下是假设正态性的情况下如何计算每个组的预期频率。
xbar <- with(ChestSizes, weighted.mean(chest, count))
sdx <- with(ChestSizes, sd(rep(chest, count)))
transform(ChestSizes, Expected = diff(pnorm(c(32, chest) + .5, xbar, sdx)) * sum(count))
chest count Expected
1 33 3 4.7600583
2 34 18 20.8822328
3 35 81 72.5129162
4 36 185 199.3338028
5 37 420 433.8292832
6 38 749 747.5926687
7 39 1073 1020.1058521
8 40 1079 1102.2356155
9 41 934 943.0970605
10 42 658 638.9745241
11 43 370 342.7971793
12 44 92 145.6089948
13 45 50 48.9662992
14 46 21 13.0351612
15 47 4 2.7465640
16 48 1 0.4579888
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