问题描述
我很难在核密度估计中计算某个点位于特定区域的概率。这将用于显示动物在特定区域内移动的概率。
这是我的示例数据：
set.seed(123)
x <- runif(100,100)
y <- runif(100,100)
n <- 11
lims <- c(range(0,100),range(0,100))
f1 <- MASS::kde2d(x = x,y = y,n = n,lims = lims)
其中 f1$z 保存矩阵中的密度估计。对应的图如下所示：
library('plot.matrix')
plot(f1$z)
现在，我的目标是找到一个点在蓝色包围的单元格中的概率。
我想知道，这是否可以通过简单的计算来实现：
library(raster)
raster <- raster(f1)
df <- as.data.frame(raster,xy=T)
df$layer / sum(df$layer)
但我认为解决方案必须是像 here 中描述的那样以某种方式集成。
谢谢！
解决方法
蓝色包围的点是点f1$z[3,2]。将此值乘以在您链接到的代码中计算出的单元格大小
xlim <- range(f1$x)
ylim <- range(f1$y)
cell_size <- (diff(xlim) / n) * (diff(ylim) / n)
f1$z[3,2] * cell_size
#[1] 0.003765805
跑题
要查看这将计算该单元格的概率，请计算所有单元格 f1$z 的密度。它必须等于 1。
norm <- sum(f1$z) * cell_size # normalizing constant
sum(f1$z)*cell_size/norm
#[1] 1