问题描述
我尝试将 this example 扩展到 xyz 空间上的 3d 核密度估计。我的目的是计算3d空间下一定范围数据的概率。 我想要的数据范围是 x 17.95 & y14.95 & z37.95
下面的代码是我的初步尝试
library(ks)
##dummy data set##
set.seed(1)
n <- 100
x <- rnorm(n,mean=18,sd=0.2)
y <- rnorm(n,mean=15,sd=0.2)
z <- rnorm(n,mean=38,sd=0.2)
xyz <- cbind(x,y,z)
## kde estimation and sum probability of xyz. It should be close to 1
f_kde <- kde(xyz)
sum(f_kde$estimate)
## compute probability of data range x < 18.05 & x>17.95 & y<15.05 & y>14.95 & z<38.05 & z>37.95 from the kde of xyz
xyz[x < 18.05 & x>17.95 & y<15.05 & y>14.95 & z<38.05 & z>37.95,.(pkde=sum(f_kde$estimate))]
pkde
问题是整个数据集的总和概率不等于1，基于sum(f_kde$estimate)。 我也不知道如何从 xyz 的整体核密度函数推导出数据范围的概率。
谁能告诉我如何实现它？
解决方法
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