R语言 spatstat包 ewcdf()函数中文帮助文档(中英文对照)

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ewcdf(spatstat)
ewcdf()所属R语言包：spatstat

                                        Weighted Empirical Cumulative Distribution Function
                                         加权经验累计分布函数

                                         译者：生物统计家园网 机器人LoveR

描述----------Description----------

Compute a weighted version of the empirical cumulative distribution function.
计算加权的经验累积分布函数的版本。


用法----------Usage----------


ewcdf(x, weights = rep(1/length(x), length(x)))



参数----------Arguments----------

参数：x
Numeric vector of observations.
数字观测向量。


参数：weights
Numeric vector of non-negative weights for x.
数字矢量非负权重x。


Details

详细信息----------Details----------

This is a modification of the standard function ecdf allowing the observations x to have weights.
这是一个修改的标准函数ecdf允许观测x具有权重。

The weighted e.c.d.f. (empirical cumulative distribution function) Fn is defined so that, for any real number y, the value of Fn(y) is equal to the total weight of all entries of x that are less than or equal to y. That is Fn(y) = sum(weights[x <= y]).
加权e.c.d.f. （经验累积分布函数）Fn的定义，这样，对任意实数y，Fn(y)是x的所有条目的总重量相等是小于或等于y。这是Fn(y) = sum(weights[x <= y])。

Thus Fn is a step function which jumps at the values of x. The height of the jump at a point y is the total weight of all entries in x  number of tied observations at that value.  Missing values are ignored.
因此Fn是一个阶梯函数的值x跳。跳的高度在一个点y是x绑观测该值中的所有项目的总重量。缺少的值将被忽略。

If weights is omitted, the default is equivalent to ecdf(x).
如果weights省略，默认是相当于ecdf(x)。


值----------Value----------

A function, of class "ecdf", inheriting from "stepfun".
一个函数，类"ecdf"，继承自"stepfun"。


（作者）----------Author(s)----------


Adrian Baddeley
<a href="mailto:Adrian.Baddeley@csiro.au">Adrian.Baddeley@csiro.au</a>
<a href="http://www.maths.uwa.edu.au/~adrian/">http://www.maths.uwa.edu.au/~adrian/</a>
and Rolf Turner
<a href="mailto:r.turner@auckland.ac.nz">r.turner@auckland.ac.nz</a>




参见----------See Also----------

ecdf
ecdf


实例----------Examples----------


   x <- rnorm(100)
   w <- runif(100)
   plot(ewcdf(x,w))

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