আমি আগ্রহী যে কেউ কীভাবে বহুবিধ বিতরণের পরিমাণের গণনা করতে পারে। পরিসংখ্যানগুলিতে, আমি একটি প্রদত্ত অবিচ্ছিন্ন স্বাভাবিক বিতরণ (বাম) এর 5% এবং 95% কোয়ান্টাইল আঁকছি। ডান মাল্টিভারিয়েট স্বাভাবিক বিতরণের জন্য, আমি কল্পনা করছি যে এনালগটি এমন একটি আইসোলিন হবে যা ঘনত্বের ফাংশনের ভিত্তিটি ঘিরে ফেলে। প্যাকেজটি ব্যবহার করে এটি গণনা করার আমার চেষ্টার উদাহরণ নীচে রয়েছে mvtnorm
- তবে কোনও সাফল্য হয়নি। আমি মনে করি মাল্টিভারিয়েট ডেনসিটি ফাংশনের ফলাফলের কনট্যুর গণনা করে এটি করা যেতে পারে তবে আমি ভাবছিলাম যে এর বাইরে অন্য কোনও বিকল্প রয়েছে ( যেমন , এনালগ qnorm
)। আপনার সাহায্যের জন্য ধন্যবাদ.
উদাহরণ:
mu <- 5
sigma <- 2
vals <- seq(-2,12,,100)
ds <- dnorm(vals, mean=mu, sd=sigma)
plot(vals, ds, t="l")
qs <- qnorm(c(0.05, 0.95), mean=mu, sd=sigma)
abline(v=qs, col=2, lty=2)
#install.packages("mvtnorm")
require(mvtnorm)
n <- 2
mmu <- rep(mu, n)
msigma <- rep(sigma, n)
mcov <- diag(msigma^2)
mvals <- expand.grid(seq(-2,12,,100), seq(-2,12,,100))
mvds <- dmvnorm(x=mvals, mean=mmu, sigma=mcov)
persp(matrix(mvds,100,100), axes=FALSE)
mvqs <- qmvnorm(0.95, mean=mmu, sigma=mcov, tail = "both") #?
#ex. plot
png("tmp.png", width=8, height=4, units="in", res=400)
par(mfcol=c(1,2))
#univariate
plot(vals, ds, t="l")
qs <- qnorm(c(0.05, 0.95), mean=mu, sd=sigma)
abline(v=qs, col=2, lty=2)
#multivariate
pmat <- persp(seq(-2,12,,100), seq(-2,12,,100), matrix(mvds,100,100), axes=FALSE, shade=TRUE, lty=0)
cont <- contourLines(seq(-2,12,,100), seq(-2,12,,100), matrix(mvds,100,100), levels=0.05^2)
lines(trans3d(cont[[1]]$x, cont[[1]]$y, cont[[1]]$level, pmat), col=2, lty=2)
dev.off()