绘制二维高斯的均值和轮廓答案

【问题标题】：Plot mean and contour of 2D Gaussian绘制二维高斯的均值和轮廓
【发布时间】：2020-08-16 12:21:15
【问题描述】：

假设我有一个具有一定均值和方差-协方差矩阵的高斯矩阵

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

我想为平均值绘制一个点（在 (1, 2) 处），并在它周围绘制一个对应于一个标准差的椭圆。我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： r plot statistics

【解决方案1】：

ellipse 包只是具有绘制椭圆功能的几个包之一。安装包，然后加载它。您必须计算标准差数量的概率水平，因为该函数不直接接受标准差：

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))

【讨论】：

非常感谢！你介意解释一下你的水平是什么意思吗？你用diff(norm()) 做什么？
还有你是怎么得到c(1.4, 1)的？
如果我使用cov2cor(Sigma) 从Sigma 计算相关矩阵，我得到1.0000000 0.3535534 0.3535534 1.0000000
level= 参数是置信水平，在您的情况下，正态曲线下的面积在 +/- 1 个标准差之间。 pnorm 函数为您提供曲线左侧的曲线下面积，因此我们必须从 -Inf 到 +1 sd 的面积中减去 -Inf 到 -1 sd 的面积。您的变量的方差为 2 和 1，因此标准差为 sqrt(2) 和 sqrt(1)。