我有一个有 80 个值的向量 vec，如果我应用 median(vec) 函数，我会得到一个值。然而，我想做的是相反的，给定一个数字估计它所属的百分位数。我找到了 ecdf() 函数，但是我得到了不同的结果。这是一个简化的示例
> vec = c(100,150,150,150,150,150,200)
> median(vec)
# This gives the expected result
[1] 150
# However if I go the other way around, meaning I pass the value and try to return the percentile I get:
rev_med <- ecdf(vec)
rev_med(150)
[1] 0.8571429
!!
我期望的行为是通过 150 并获得 50%，因为这是向量的中位数
这里出了什么问题？
ecdf给出经验CDF，这是一个函数F，其中F(x) = P[X <= x]X是产生输入向量的随机变量vec。
这是一个估计器;median是一个不同的估计器。
但你可以看到ecdf给出了一个合理的答案：
mean(vec <= 150)
# [1] 0.8571429
尽管如此，我们可以使用ecdf对象产生 150 作为中位数：
quantile(ecdf(vec), .5)
# 50%
# 150
请参阅?ecdf; 这不是一个完整的答案，但希望它无论如何都有启发性。