R 密度面采样点概率

我创建了一个二维密度曲面：

library(MASS)
a <- data$x
b <- data$y
f1 <- kde2d(a, b, n = 100)
filled.contour(f1)

库（MASS）
基本上，你想要做的事情需要两个步骤：首先，找到估计密度的轮廓，使80%的点位于该轮廓内。然后找到每个点的密度，看看它是否高于轮廓

我们没有您的
数据
变量，因此我将伪造一个：

data <- data.frame(x = rnorm(200), y = rnorm(200))
library(MASS)
a <- data$x
b <- data$y
f1 <- kde2d(a, b, n = 100)
filled.contour(f1)

对于第二步，您需要创建一个近似结果的函数
由
kde2d
给出。
fields:：interp.surface
函数可以做到这一点

densities <- fields::interp.surface(f1, data)

结果如下：

数据谢谢！这很有帮助。那么，我如何检查一个点，比如（-1,2），是否位于这个中心的80%之内呢？对于少量点，我可以目视检查，但我需要检查实际数据集中的100000个点。只需将它们作为列
x
和
y
放在名为
newdata
的数据框中，并调用
fields:：interp.surface（f1，newdata）>contourlevel
。非常感谢！！我真的很感谢你的帮助。在回复你的编辑时：你仍然可以使用我给出的方法，只要你要求“中心”时你指的是“最高密度”。对于“中心80%”还有其他定义，对双峰分布给出了不同的答案，但对于大多数应用，“最高密度”是一个相当合理的定义。
densities <- fields::interp.surface(f1, data)

table(densities > contourlevel)
plot(data, col = ifelse(densities > contourlevel, "green", "red"))