为什么R语言中不同列计算分位数对应的ECDF值输出相似？

这个结果和两个向量的绝对数值无关，是你调用的函数的特性决定的：

• ecdf(x) 是R内置的经验累积分布函数，对于任意输入值，返回值为样本x中小于等于该输入值的观测值占总样本量的比例，仅和x内部的数值相对大小（秩次）有关，和x的绝对数值完全无关。
• quantile(x, p) 返回样本x的第p分位数，它的绝对数值和x有关，但它对应的累积概率属性仅由概率p、样本量、样本内部的重复值分布决定。

你两次执行的代码逻辑都是：拿同一个样本的分位数，传入该样本自己的ECDF函数计算累积概率，这种情况下输出结果只和三个要素有关：输入的概率序列quants、样本量、样本内部重复值的分布结构，和样本的绝对数值没有任何关联。

你的测试数据中a和b都是长度为3、内部无重复值的向量，使用的quants是同一个序列，因此最终输出结果必然高度相似/完全一致。你可以用任意两个符合上述条件的向量测试，都会得到相同的结果：

# 测试用完全不同的两个3元素向量
x <- c(1, 10, 100)
y <- c(-999, 0, 256)
quants <- seq(0, 1, length.out = 51)
# 对比两个输出结果
all.equal(ecdf(x)(quantile(x, quants)), ecdf(y)(quantile(y, quants)))
# 输出为 TRUE，验证结果完全相等

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bic ton