こんにちは。
Rハブ
「平面上の2次元ガウスの視覚化」の最後の投稿では、共分散行列から信頼楕円を構築するためのアルゴリズムが説明されました。 アルゴリズムには、例とRスクリプトが付属していました。
おそらく、ガウシアン
メフィストフィーの視覚化に関する投稿の著者とRハブの読者は、次の情報が役立つと思うでしょう。 Rリポジトリには
楕円パッケージがあります。 このパッケージには、信頼領域の楕円を作成するためのさまざまな手順が含まれています。
例を考えてみましょう。
2次元正規分布のサンプル
2次元正規分布からサンプルを生成するには、
mvtnormパッケージを使用します。
muの平均値のベクトルと共分散行列
sigmaで1000要素の
データサンプルを作成し
ます 。
require(mvtnorm) mu <- c(1,2) sigma <- matrix(c(4,2,2,3), ncol=2) set.seed(100) data <- rmvnorm(n=1000, mean=mu, sigma=sigma) #
楕円95％信頼領域
シグマ共分散行列の場合、95％信頼領域の楕円の100点の座標を見つけます。
require(ellipse) confidence.ellipse <- ellipse(sigma,centre=mu,level=0.95,npoints=100)
可視化
データ点と
confidence.ellipse楕円を平面に表示し
ます plot(data,pch=19,col=rgb(0, 0.5, 1, 0.2), xlab="x", ylab="y", xlim=range(data[,1]), ylim=range(data[,2])) par(new=TRUE) plot(confidence.ellipse,type="l", xlab="",ylab="", xlim=range(data[,1]),ylim=range(data[,2]))
結果：
