2013-03-13 3 views
6

gram całego w pakiecie masowej i wykreślić dwa dwuwymiarowe normalnego po prostu przy użyciu zdjęć i parametr (nowe = TRUE), na przykład:R - kreślenie dwa dwuwymiarowe normalne w 3d i ich kontury odpowiednio

# lets first simulate a bivariate normal sample 
library(MASS) 
bivn <- mvrnorm(1000, mu = c(0, 0), Sigma = matrix(c(1, .5, .5, 1), 2)) 
bivn2 <- mvrnorm(1000, mu = c(0, 0), Sigma = matrix(c(1.5, 1.5, 1.5, 1.5), 2)) 

# now we do a kernel density estimate 
bivn.kde <- kde2d(bivn[,1], bivn[,2], n = 50) 
bivn.kde2 <- kde2d(bivn2[,1], bivn[,2], n = 50) 

# fancy perspective 
persp(bivn.kde, phi = 45, theta = 30, shade = .1, border = NA) 
par(new=TRUE) 
persp(bivn.kde2, phi = 45, theta = 30, shade = .1, border = NA) 

Co nie wygląda najlepiej, myślę, że muszę po prostu bawić się z osią i tym podobne. Ale jeśli spróbuję podobnego podejścia do konturu, wykresy nie nachodzą na siebie. Są one po prostu zastępowane:

# fancy contour with image 
image(bivn.kde); contour(bivn.kde, add = T) 
par(new=TRUE) 
image(bivn.kde2); contour(bivn.kde, add = T) 

Czy to najlepsze podejście do tego, co chcę, czy po prostu ciężko sobie radzę sobie? Wszelkie sugestie są mile widziane. Dziękuję Ci!

+1

Nie jestem pewien, co chce zobaczyć? Różnice między dwiema gęstościami? Dlaczego nie kreślisz ich obok siebie? – Seth

+0

Badam zachowanie odległości jeffries-matusita i chciałem zobaczyć, jak te dwie dystrybucje nakładają się i jak przemieszcza się odległość j-m dla każdej "zmiennej" oraz jak klasyfikacja dwóch klas (dwóch dystrybucji) jest gorsza. – JEquihua

Odpowiedz

9

Być może możesz użyć biblioteki rgl. Umożliwia tworzenie interaktywnych wykresów 3D.

require(rgl) 

col1 <- rainbow(length(bivn.kde$z))[rank(bivn.kde$z)] 
col2 <- heat.colors(length(bivn.kde2$z))[rank(bivn.kde2$z)] 
persp3d(x=bivn.kde, col = col1) 
with(bivn.kde2, surface3d(x,y,z, color = col2)) 

enter image description here

Jeśli chcesz wykreślić różnicę pomiędzy dwiema powierzchniami wtedy można zrobić coś jak poniżej.

res <- list(x = bivn.kde$x, y = bivn.kde$y, z = bivn.kde$z - bivn.kde2$z) 
col3 <- heat.colors(length(res$z))[rank(res$z)] 
persp3d(res, col = col3) 

enter image description here