在R中创建联合核密度函数

我有两个向量，A和B。我可以在R中根据经验创建一个联合核密度函数，这样我就有了来自向量A和B的函数f（x，y）？以下示例不起作用，因为它不是联合概率分布

z <- cbind(A,B)
approxfun(density(z))

---

z
MASS:：kde2d
在给定两个向量（x和y坐标）的情况下进行二维核密度估计。但是，它不是返回一个可以在任意（
{newx，newy}
处求值的函数，而是返回在正方形网格上求值的函数

一旦你完成了一些繁琐的工作，比如选择一个带宽，在一个点上进行内核密度估计的实际计算就没有那么难了，我想它应该是这样的

sum(dnorm((x0-x)/h)*dnorm((y0-y)/h)

MASS:：kde2d
巧妙地利用
outer（）
和
tcrossprod（）
计算从所有数据点到评估网格上所有点的距离，以及在少量顶级操作中的所有和，但是我认为上面提到的是它的关键。
MASS:：kde2d
在给定两个向量（x和y坐标）的情况下进行二维核密度估计。但是，它不是返回一个可以在任意（
{newx，newy}
处求值的函数，而是返回在正方形网格上求值的函数

一旦你完成了一些繁琐的工作，比如选择一个带宽，在一个点上进行内核密度估计的实际计算就没有那么难了，我想它应该是这样的

sum(dnorm((x0-x)/h)*dnorm((y0-y)/h)

MASS:：kde2d
巧妙地利用
outer（）
和
tcrossprod（）
计算了从所有数据点到评估网格上所有点的距离，以及所有总和，只需进行少量顶级运算，但我认为我上面提到的是问题的关键。
你能提供示例向量吗？如果你给他们一个具体的例子，他们会更愿意帮助你。你能提供例子向量吗？如果你给他们一个具体的例子，他们会更愿意帮助你。