构造条件密度的导数

Question

我正在使用np包中的npcdens在协变量x上构造y的条件密度。 但是，我需要此密度相对于y的对数的导数。 R中有某种方法可以做到这一点吗？

  bw   <- npcdensbw(formula=y ~ x1+x2+x3)
  fhat <- npcdens(bws=bw,gradients=TRUE)
  grad.fhat <- gradients(npcdens(bws=bw,gradients=TRUE)) 

返回关于x1 ， x2和x3的梯度

Answer 1

我们可以使用此示例数据集吗？

dta = data.frame(expand.grid(x1=1:5,x2=2:6,x3=5:10))
dta$y = with(dta,x1+2*x2 + 3*x3^2)
head(dta)
  x1 x2 x3  y
1  1  2  5 80
2  2  2  5 81
3  3  2  5 82
4  4  2  5 83
5  5  2  5 84
6  1  3  5 82

y是“密度”的值。 估计带对象的条件带

bw <- npcdensbw(formula = y ~ x1+x2+x3,data=dta)

看一下渐变

head(gradients(npcdens(bws=bw,gradients=TRUE)))

              [,1]          [,2]           [,3]
[1,] -2.024422e-15 -2.048994e-50 -1.227563e-294
[2,] -1.444541e-15 -1.994174e-50 -1.604693e-294
[3,] -1.017979e-31 -1.201719e-50 -1.743784e-294
[4,]  1.444541e-15 -6.753912e-64 -1.604693e-294
[5,]  2.024422e-15  1.201719e-50 -1.227563e-294
[6,] -2.024422e-15 -3.250713e-50 -1.227563e-294

“关于y的导数”是什么意思？ 这是一个函数g（x1，x2，x3），所以您只能对这3个维取导数。 关于您问题的“ y的对数”部分，可以吗？

bw <- npcdensbw(formula = log(y) ~ x1 + x2 + x3,data=dta)

我从来没有使用过这个软件包，所以这些是非从业者的想法。 我猜您看了help(npcdensbw)中的示例？