Hola a todos,
En el ejemplo que sigue construyo una elipse de confianza del 95% basada en
una distribucion normal bivariada.
# comienzo del ejemplo
# parametros de la normal
muD <- 1
muS <- 2
sdD <- 2
sdS <- 4
rho <- 0.7
# contorno del 95%
cc95 <- sqrt(qchisq(0.95,2))
muSp <- muS + sdS * cc95 * cos(seq(0, 2*pi, 0.01))
muDp <- muD + sdD * cc95 * cos(seq(0, 2*pi, 0.01) + acos(rho))
plot(muDp, muSp, type="l")
# simulo 200 casos
library(MASS)
Sigma <- matrix(c(sdD^2, rho*sdD*sdS,
rho*sdD*sdS, sdS^2),2,2)
mu <- c(muD, muS)
y <- mvrnorm(n=200, mu, Sigma)
points(y)
# fin del ejemplo
Conoce alguien como construir la misma elipse pero con alguna de las
funciones de densidad no parametrica?
Pablo
[R-es] contorno noparametrico
2 messages · Dr. Pablo E. Verde, Carlos J. Gil Bellosta
Hola, ¿qué tal? El problema, es, entiendo, asociar a "niveles" o "curvas de nivel" de una distribución bidimensional no necesariamente normal la probabilidad asociada a la región donde la función de densidad está por debajo (del nivel). Matemáticamente, dada una función de densidad f sobre RxR, saber asociar a cada valor x en [0, Inf) la probabilidad integral_A f(y) dy donde A es la región del plano donde f es menor que x. PodrÃas muestrear X ~ f y anotar tanto los valores x como f(x). Ordenas los f(x) y te quedas con el valor que deje a la derecha sólo un porcentaje dado de las x obtenidas. Vamos, que te quedas con el cuantil deseado de f(x). Después, con contour o similares puedes recrear aproximadamente el contorno de f al nivel que quieres. Creo que eso valdrÃa (dejando aparte cuestiones sobre velocidad de convergencia y demás). Un saludo, Carlos J. Gil Bellosta http://www.datanalytics.com 2009/7/30 Pablo Emilio Verde <PabloEmilio.Verde en uni-duesseldorf.de>:
Hola a todos, En el ejemplo que sigue construyo una elipse de confianza del 95% basada en una distribucion normal bivariada. # comienzo del ejemplo # parametros de la normal muD <- 1 muS <- 2 sdD <- 2 sdS <- 4 rho <- 0.7 # contorno del 95% cc95 <- sqrt(qchisq(0.95,2)) muSp <- Â muS + sdS * cc95 * cos(seq(0, 2*pi, 0.01)) muDp <- Â muD + sdD * cc95 * cos(seq(0, 2*pi, 0.01) + acos(rho)) plot(muDp, muSp, type="l") # simulo 200 casos library(MASS) Sigma <- matrix(c(sdD^2, rho*sdD*sdS, Â Â Â Â Â Â Â rho*sdD*sdS, sdS^2),2,2) mu <- c(muD, muS) y <- mvrnorm(n=200, mu, Sigma) points(y) # Â fin del ejemplo Conoce alguien como construir la misma elipse pero con alguna de las funciones de densidad no parametrica? Pablo
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