经验分布函数

对样本值进行从大到小排序，可得到 x(1)⋯x(n) x ( 1 ) ⋯ x ( n ) {x_{(1)}\cdots x_{(n)}}的有序样本。定义

Fn(x)=⎧⎩⎨⎪⎪0,kn,1,x<x(1),当x(k)≤x<x(k+1),k=1,2,...,n−1,当x≥x(n) F n ( x ) = { 0 , x < x ( 1 ) , k n , 当 x ( k ) ≤ x < x ( k + 1 ) , k = 1 , 2 , . . . , n − 1 , 1 , 当 x ≥ x ( n )

F_n(x)=\begin{cases}0, & x
为经验分布函数，其满足分布函数的性质：

单调不减
有界性
右连续性

下面给个例子：下面有容量为5的样本数据：

351 347 355 344 351
经排序可得有序样本：
x(1)=344x(2)=347x(3)=351x(4)=351x(5)=355 x ( 1 ) = 344 x ( 2 ) = 347 x ( 3 ) = 351 x ( 4 ) = 351 x ( 5 ) = 355 x_{(1)}=344 x_{(2)}=347 x_{(3)}=351 x_{(4)}=351 x_{(5)}=355
其经验分布函数为

Fn(x)=⎧⎩⎨⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪⎪0,0.2,0.4,0.8,1,x<344,344≤x<347,347≤x<351,351≤x<355,当x≥355 F n ( x ) = { 0 , x < 344 , 0.2 , 344 ≤ x < 347 , 0.4 , 347 ≤ x < 351 , 0.8 , 351 ≤ x < 355 , 1 , 当 x ≥ 355

F_n(x)=\begin{cases}0, & x

可以看得到经验分布函数为阶梯函数。想象一下当样本数增多时，经验分布函数的阶梯数不断增多，最后会趋近于一个光滑分布函数的形状（但并不光滑）。为什么要定义经验分布函数呢？接下来介绍一个最重要的定理： 格里纹科定理。
设 x1,x2,...xn x 1 , x 2 , . . . x n x_1,x_2,...x_n是取自总体分布函数为F(x)的样本， Fn(x) F n ( x ) F_n(x)是其经验分布函数，当 n→∞ n → ∞ n\rightarrow\infty时，有
P(sup−∞<x<∞|Fn(x)−F(x)|→0)=1 P ( s u p − ∞ < x < ∞ | F n ( x ) − F ( x ) | → 0 ) = 1 P(sup_{-\infty
也即是说当n足够大时，经验分布函数是总体分布函数F(x)的一个良好的近似。格里纹科定理表明，当样本数足够多时，用样本估计总体是合理的，这即是数理统计的基础。

下面举个例子，在R里不断生成标准正态随机数，我们观察经验分布函数的图像：
当n=10时：

当n=20时：

当n=50时：

当n=100时：

当n=1000时：

可以看到随着样本数增加，经验分布函数逐渐趋向于一条光滑的分布函数曲线。理论上来说也是由格里纹科定理保证的。

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