[R-es] contorno noparametrico

[Carlos J. Gil Bellosta]

Hola, ¿qué tal?

El problema, es, entiendo, asociar a "niveles" o "curvas de nivel" de
una distribución bidimensional no necesariamente normal la
probabilidad asociada a la región donde la función de densidad está
por debajo (del nivel).

Matemáticamente, dada una función de densidad f sobre RxR, saber
asociar a cada valor x en [0, Inf) la probabilidad

integral_A f(y) dy   donde A es la región del plano donde f es menor que x.

Podrías muestrear X ~ f y anotar tanto los valores x como f(x).
Ordenas los f(x) y te quedas con el valor que deje a la derecha sólo
un porcentaje dado de las x obtenidas. Vamos, que te quedas con el
cuantil deseado de f(x).

Después, con contour o similares puedes recrear aproximadamente el
contorno de f al nivel que quieres.

Creo que eso valdría (dejando aparte cuestiones sobre velocidad de
convergencia y demás).

Un saludo,

Carlos J. Gil Bellosta
http://www.datanalytics.com

2009/7/30 Pablo Emilio Verde <PabloEmilio.Verde en uni-duesseldorf.de>:
>
> Hola a todos,
>
> En el ejemplo que sigue construyo una elipse de confianza del 95% basada en
> una distribucion normal bivariada.
>
> # comienzo del ejemplo
> # parametros de la normal
> muD <- 1
> muS <- 2
>
> sdD <- 2
> sdS <- 4
> rho <- 0.7
>
> # contorno del 95%
> cc95 <- sqrt(qchisq(0.95,2))
> muSp <-  muS + sdS * cc95 * cos(seq(0, 2*pi, 0.01))
> muDp <-  muD + sdD * cc95 * cos(seq(0, 2*pi, 0.01) + acos(rho))
>
> plot(muDp, muSp, type="l")
>
> # simulo 200 casos
> library(MASS)
> Sigma <- matrix(c(sdD^2, rho*sdD*sdS,
>              rho*sdD*sdS, sdS^2),2,2)
>
> mu <- c(muD, muS)
>
> y <- mvrnorm(n=200, mu, Sigma)
>
> points(y)
>
> #  fin del ejemplo
>
>
> Conoce alguien como construir la misma elipse pero con alguna de las
> funciones de densidad no parametrica?
>
> Pablo
>
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> https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es
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