r - 确定 R 中分布的高密度区域

Question

背景:

通常，R 会给出众所周知的分布的分位数。在这些分位数中，较低的 2.5% 至较高的 97.5% 覆盖了这些分布下 95% 的区域。

问题:

假设我有一个 F 分布(df1 = 10，df2 = 90)。在 R 中，我如何确定此分布下 95% 的区域，以便这 95% 仅覆盖高密度区域，而不是 R 通常给出的 95%(参见 我的 R 代码低于 )？

注:显然，最高密度是“模式”(下图中的虚线)。所以我想，人们必须从“模式”转向尾部。



这是我的 R 代码:

curve(df(x, 10, 90), 0, 3, ylab = 'Density', xlab = 'F value', lwd = 3)

Mode = ( (10 - 2) / 10 ) * ( 90 / (90 + 2) )

abline(v = Mode, lty = 2)

CI = qf( c(.025, .975), 10, 90)

arrows(CI[1], .05, CI[2], .05, code = 3, angle = 90, length = 1.4, col= 'red' )

points(Mode, .05, pch = 21, bg = 'green', cex = 3)

Answer 1

你有没有试过这个包:https://github.com/robjhyndman/hdrcde ?

按照你的例子:

library(hdrcde)
hdr.den(rf(1000,10,90),prob=95)

您可以使用各种高密度区域，它适用于多模态 pdf。

hdr.den(c(rf(1000,10,90),norm(1000,4,1)),prob=c(50,75,95))

和


您甚至可以将其与多元分布一起用于可视化 2D 高密度区域:

hdrs=c(50,75,95)
x=c(rf(1000,10,90),rnorm(1000,4,1))
y=c(rf(1000,5,50),rnorm(1000,7,1) )
par(mfrow=c(1,3))
hdr.den(x,prob=hdrs,xlab="x")
hdr.den(y,prob=hdrs,xlab="y")
hdr.boxplot.2d(x,y,prob=hdrs,shadecol="red",xlab="x",ylab="y")