使用 np 包从 R 中的二维概率密度函数得到一维条件切片

Question

考虑 r 的 np-package 中包含的示例， np 包的小插图的第 21 页。 npcdens 返回一个条件密度对象，并且能够绘制 2d-pdf 和 2d-cdf，如图所示。我想知道如果我要指定两个参数之一（例如向量或其他参数），我是否可以以某种方式从对象中提取一维信息（pdf / cdf）？我是 R 新手，无法找出对象的格式。 感谢您的帮助。 -埃贡。

这是要求的代码：

require(np)
data("Italy")
attach(Italy)
bw <- npcdensbw(formula=gdp~ordered(year), tol=.1, ftol=.1)

fhat <- npcdens(bws=bw)
summary(fhat)

npplot(bws=bw)

npplot(bws=bw, cdf=TRUE)
detach(Italy)

Answer 1

fhat 对象包含所有需要的信息以及更多信息。要查看其中的内容，请执行 str( fhat ) 来查看结构。

我相信您感兴趣的值是 xeval、yeval 和 condens（PDF 密度）。

有很多方法可以获取这些值，但我倾向于喜欢数据框。我会将三个向量弹出到一个数据框中：

denDf <- cbind( year=as.character( fhat$xeval[,1] ), fhat$yeval, fhat$condens )
## had to do a dance around the year variable because it's a factor

然后我将使用 subset() 选择我想要的值：

subset( denDf, year==1951 & gdp > 8 & gdp < 8.2)

由于 gdp 是一个浮点值，因此很难使用 < code>== 运算符。

Answer 2

JD Long建议的方法只会提取现有训练集中数据点的密度。如果您想要其他点（条件或条件变量）的密度，您将需要使用 predict()
功能。以下代码提取并绘制以年份 ==1999 为条件的一维密度分布，该值未包含在原始数据集中。

首先构建一个与意大利数据集具有相同组成部分的数据框，其中 gdp 定期间隔，并使用“1999”作为有序因子。

yr1999<- rep("1999", 100)
gdpVals <-seq(1,35, length.out=100)
nD1999 <- data.frame(year = ordered(yr1999), gdp = gdpVals)

接下来使用预测函数来提取密度。

gdpDens1999 <-predict(fhat,newdata = nD1999)

以下代码绘制密度。

plot(gdpVals, gdpDens1999, type='l', col='red', xlab='gdp', ylab = 'p(gdp|yr = 1999)')