如何获得 stats::density 中特定值的密度估计？答案

【问题标题】：How to obtain the density estimation of a specific value in stats::density?如何获得 stats::density 中特定值的密度估计？
【发布时间】：2015-01-29 11:53:50
【问题描述】：

假设我有如下数据：

val <- .65
set.seed(1)
distr <- replicate(1000, jitter(.5, amount = .2))
d <- density(distr)

由于stats::density 使用特定的bw，它不包括区间中的所有可能值（因为它们是无限的）：

d$x[ d$x > .64 & d$x < .66 ]

[1] 0.6400439 0.6411318 0.6422197 0.6433076 0.6443955 0.6454834 0.6465713 0.6476592 0.6487471
[10] 0.6498350 0.6509229 0.6520108 0.6530987 0.6541866 0.6552745 0.6563624 0.6574503 0.6585382
[19] 0.6596261

我想找到一种方法将val 提供给密度函数，以便它返回其d$y 估计值（然后我将使用它为密度图的区域着色）。

我猜不出这个问题有多傻，但我找不到快速的解决方案。

我想通过d$y 的线性插值来获得它，这两个值对应于更接近val 的d$x。有更快的方法吗？

【问题讨论】：

标签： r density-plot

【解决方案1】：

这说明了approxfun的用法：

> Af <- approxfun(d$x, d$y)
> Af(val)
[1] 2.348879
> plot(d(
+ 
> plot(d)
> points(val,Af(val) )
> png();plot(d); points(val,Af(val) ); dev.off()

【讨论】：

通过使用线性插值，我得到了很好的结果，但是approxfun 做得很好；）谢谢！
approxfun 使用线性插值。