如何获得估计密度的函数？答案

【问题标题】：How to gain a function of an estimated density?如何获得估计密度的函数？
【发布时间】：2014-03-18 10:27:19
【问题描述】：

如何将密度（数据集）的结果保存为函数？那么，如果我想评估该函数中的点 x，它会给我来自该密度（数据集）的概率？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如下所示，density 函数返回一个包含 x 和 y 密度函数值的列表，可用于使用 approxfun 函数创建“插值”函数。

d <- density(rnorm(100))

str(d)
## List of 7
##  $ x        : num [1:512] -3.85 -3.83 -3.82 -3.8 -3.79 ...
##  $ y        : num [1:512] 0.000135 0.000154 0.000176 0.0002 0.000227 ...
##  $ bw       : num 0.332
##  $ n        : int 100
##  $ call     : language density.default(x = rnorm(100))
##  $ data.name: chr "rnorm(100)"
##  $ has.na   : logi FALSE
##  - attr(*, "class")= chr "density"


pdf <- approxfun(d)


pdf(2)
## [1] 0.05439069

approxfun 给出线性逼近

为了验证让我们绘制原始密度d

plot(d)

现在让我们使用我们创建的新函数pdf 绘制插值

x <- seq(-2,2,by=0.01)

points(x, pdf(x))

【讨论】：

密度已经是一个估计值 - 进一步近似可能会带来更多的麻烦。
@Яaffael 确实如此。但这就是 OP 所要求的。
我想这可能会有不同的看法。 OP 甚至不知道密度到底是什么——从他的问题来看。所以，从字面上看问题可能不是最好的选择。此外，他只是要求一个函数——而不是一个估计的近似值。
谢谢！这正是我所需要的。很抱歉造成混淆，但我打算使用该函数，但我对密度和概率本身感到困惑。

【解决方案2】：

（特定点的密度值不是该点的概率。）

> d <- density(sample(10,1000000,replace=TRUE,prob=(1:10)/sum(1:10)))
> plot(d)

# the density is estimated at a specified number of points. I find the closest to
# the point I want to know the density's value of and then get that value.

> fd <- function(x) d$y[which.min(abs(d$x - x))]
> fd(6)
[1] 0.311895

【讨论】：