R 二维高斯分布图的平均值和轮廓

假设我有一个高斯分布，具有一定的均值和方差协方差矩阵

mu <- c(1, 2)
Sigma <- matrix(c(2, 0.5, 
                  0.5, 1), nrow=2)

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mu椭圆

软件包只是几个具有绘制椭圆功能的软件包之一。安装软件包，然后加载它。您必须计算标准偏差数量的概率水平，因为函数不直接接受标准偏差：

library(ellipse)
plot(mu[1], mu[2], xlim=c(-2, 4), ylim=c(0, 4))
lvl <- diff(pnorm(c(-1, 1)))
lines(ellipse(Sigma, scale=c(1.4, 1), centre=c(1, 2), level=lvl))

库（椭圆）
图（mu[1]，mu[2]，xlim=c（-2,4），ylim=c（0,4））
非常感谢你！你能给我解释一下你说的水平是什么意思吗？你用
diff（norm（））
做什么？你是怎么得到
c（1.4,1）
的？如果我用
cov2cor（Sigma）
计算相关矩阵，我得到
1.0000000.3535534 0.3535534.0000000
水平=

参数是置信水平，在您的情况下，法向曲线下的面积在+/-1标准偏差之间。

pnorm

函数从曲线左侧给出曲线下的面积，因此我们必须从-Inf到+1sd的面积减去-Inf到-1sd的面积。变量的方差为2和1，因此标准偏差为sqrt（2）和sqrt（1）。