核心CDF估計：積分下降到零

Question

我想整合一個核心密度估計以獲得cdf的核心估計。

這是我的代碼：

set.seed(1) 
z <- rnorm(250) 
pdf <- approxfun(density(z, bw = "SJ"), yleft = 0, yright = 0) 
cdf <- function(b) { 
    integrate(pdf, -Inf, b)$value 
} 
x <- seq(-20, 20, 0.1) 
plot(x, sapply(x, cdf), type = "l", xlab = "x", ylab = "density", ylim= c(0, 1)) 

其中以約18生成以下圖形

正如你所看到的，CDF下降到零，這顯然是不應該的。

爲什麼會發生這種情況，我該如何避免它？

Answer 1

對左集成端點使用大的有限數，而不是-infinity。

cdf <- function(b) 
{ 
    integrate(pdf, -20, b)$value 
} 
x <- seq(-20, 20, 0.1) 
plot(x, sapply(x, cdf), type="l", xlab="x", ylab="density", ylim=c(0, 1)) 

的原因是主要是因爲的r數值積分程序是不是複雜的，並且當提供無限的端點有時會失敗。 （該幫助指出，使用顯式無限區間可能比大有限終點更好，在這種情況下，該建議不起作用。）