在 R 上使用核密度估计进行模拟答案

【问题标题】：Simulation with Kernel Density Estimate on R在 R 上使用核密度估计进行模拟
【发布时间】：2017-10-14 14:14:28
【问题描述】：

我试图基于 R 上的内核分布进行模拟。使用的数据集 - HSAUR2 包上的 CYG OB1。我使用数据集进行了分析以找到核密度估计值。我正在寻找使用这个核密度来模拟双变量值。目前使用的代码

> CYGOB1d <- bkde2D(CYGOB1, bandwidth = sapply(CYGOB1, dpik))
> plot(CYGOB1, xlab = "log surface temperature", ylab = "log light intensity")
> contour(x = CYGOB1d$x1, y=CYGOB1d$x2, z=CYGOB1d$fhat, add = TRUE)
> persp(x=CYGOB1d$x1, y=CYGOB1d$x2, z = CYGOB1d$fhat, xlab = "log surface 
  temperature", ylab = "log light intensity", zlab ="density")

如何根据内核密度进行模拟（1000 次运行）？

【问题讨论】：

标签： r simulation kernel-density

【解决方案1】：

如果z 是你的随机变量，你可以使用

d <- density(z,n=512) 
#n is the number of points used for the curve, should be a power of two (512 is default) 

sample(x = d$x,prob = d$y,size=1000,replace=TRUE) 
#samples from the n values of x, according to prob y (the density)

请参阅?density，了解它如何进行计算的各种其他选项。

【讨论】：

【解决方案2】：

感谢您的回答。我尝试使用上面的代码，得到的解决方案如下（附图片）：

simulation results

虽然数据是二元数据如下：

      logst logli
[1,]   4.37  5.23
[2,]   4.56  5.74
[3,]   4.26  4.93
[4,]   4.56  5.74
[5,]   4.30  5.19
[6,]   4.46  5.46
[7,]   3.84  4.65
[8,]   4.57  5.27
[9,]   4.26  5.57
[10,]  4.37  5.12

我希望模拟结果能给我一对相似的数字。

【讨论】：