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我试图了解从 rnorm
生成的样本直方图的特定行为.
set.seed(1)
x1 <- rnorm(1000L)
x2 <- rnorm(10000L)
x3 <- rnorm(100000L)
x4 <- rnorm(1000000L)
plot.hist <- function(vec, title, brks) {
h <- hist(vec, breaks = brks, density = 10,
col = "lightgray", main = title)
xfit <- seq(min(vec), max(vec), length = 40)
yfit <- dnorm(xfit, mean = mean(vec), sd = sd(vec))
yfit <- yfit * diff(h$mids[1:2]) * length(vec)
return(lines(xfit, yfit, col = "black", lwd = 2))
}
par(mfrow = c(2, 2))
plot.hist(x1, title = 'Sample = 1E3', brks = 100)
plot.hist(x2, title = 'Sample = 1E4', brks = 500)
plot.hist(x3, title = 'Sample = 1E5', brks = 1000)
plot.hist(x4, title = 'Sample = 1E6', brks = 1000)
最佳答案
我们的眼睛在欺骗我们。模式附近的密度很高,因此我们可以更明显地观察到变化。尾部附近的密度非常低,以至于我们无法真正发现任何东西。以下代码执行某种“标准化”,使我们能够在相对尺度上可视化变化。
set.seed(1)
x1 <- rnorm(1000L)
x2 <- rnorm(10000L)
x3 <- rnorm(100000L)
x4 <- rnorm(1000000L)
foo <- function(vec, title, brks) {
## bin estimation
h <- hist(vec, breaks = brks, plot = FALSE)
## compute true probability between adjacent break points
p2 <- pnorm(h$breaks[-1])
p1 <- pnorm(h$breaks[-length(h$breaks)])
p <- p2 - p1
## compute estimated probability between adjacent break points
phat <- h$count / length(vec)
## compute and plot their absolute relative difference
v <- abs(phat - p) / p
##plot(h$mids, v, main = title)
## plotting on log scale is much better!!
v.log <- log(1 + v)
plot(h$mids, v.log, main = title)
## invisible return
invisible(list(v = v, v.log = v.log))
}
par(mfrow = c(2, 2))
v1 <- foo(x1, title = 'Sample = 1E3', brks = 100)
v2 <- foo(x2, title = 'Sample = 1E4', brks = 500)
v3 <- foo(x3, title = 'Sample = 1E5', brks = 1000)
v4 <- foo(x4, title = 'Sample = 1E6', brks = 1000)
(sample sd) : (sample mean)
有更低; (sample sd) : (sample mean)
有大。 v.log = log(1 + v)
.其泰勒展开确保
v.log
靠近
v
非常小的
v
大约 0。如
v
变大,
log(1 + v)
越来越接近
log(v)
,因此恢复了通常的对数变换。
关于r - 为什么正常样本的直方图在模式附近比在尾部附近更粗糙?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/51508546/
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如果您看不到这个问题,请尝试查看此 codepen ,到这里你应该明白我的意思了。 我尝试了几种方法来修复它。在下面的评论中,您可以看到其中之一。它似乎仍然在 适当的 border 和 dropped
我是一名优秀的程序员,十分优秀!