如何获得估计密度的函数？ [英] How to gain a function of an estimated density?

问题描述

如何将密度（数据集）的结果保存为函数？
那么如果我想在该函数中评估点x，它给了我从这个密度（数据集）的概率？

解决方案

正如您在下面看到的， density 函数会返回一个包含 x 和 y 密度函数值，可用于使用 approxfun 函数创建插值函数。

  d < -  density（rnorm（100））
 
 str（d）
 ##列表7 
 ## $ x：num [1：512] -3.85 -3.83 -3.82 -3.8 -3.79 ... 
 ## $ y：num [1：512] 0.000135 0.000154 0.000176 0.0002 0.000227 ... 
 ## $ bw：num 0.332 
 ## $ n：int 100 
 ## $ call：language density.default（x = rnorm（100）） 
 ## $ data.name：chrrnorm（100）
 ## $ has.na：logi FALSE 
 ##  -  attr（*，class）= chrdensity 
 
 
 pdf < -  approxfun（d）
 
 
 pdf（2）
 ## [1] 0.05439069 
  

approxfun 给出线性近似值

验证让我们绘出原始密度 d

  plot（d）
  

现在让我们用新函数 pdf绘制内插值。

code>我们创建了

  x < -  seq（-2,2，by = 0.01）
 
 points（x，pdf（x））
  

How do I save the result from density(dataset) as a function? So then if I want to evaluate point x in that function, it gives me the probability from that density(dataset)?

解决方案

As you can see below, density function retuns a list containing x and y values of density function which can be used to create a "interpolation" function using approxfun function.

d <- density(rnorm(100))

str(d)
## List of 7
##  $ x        : num [1:512] -3.85 -3.83 -3.82 -3.8 -3.79 ...
##  $ y        : num [1:512] 0.000135 0.000154 0.000176 0.0002 0.000227 ...
##  $ bw       : num 0.332
##  $ n        : int 100
##  $ call     : language density.default(x = rnorm(100))
##  $ data.name: chr "rnorm(100)"
##  $ has.na   : logi FALSE
##  - attr(*, "class")= chr "density"


pdf <- approxfun(d)


pdf(2)
## [1] 0.05439069

approxfun gives linear approximation

To verify lets plot the original density d

plot(d)

Now lets plot the interpolated values using the new function pdf that we created

x <- seq(-2,2,by=0.01)

points(x, pdf(x))

这篇关于如何获得估计密度的函数？的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！