#metod ocene jezgrom dvodimenzionih podataka iz mesavine normalne raspodele library(MASS) #za mvrnorm i kde2d #generisanje podataka iz normalne mesavine n<-2000 p<-c(0.2, 0.3, 0.5) mu<-matrix(c(0, 4, 3, 1, 0, -1), 3, 2) Sigma<-diag(2) i<-sample(1:3, replace = TRUE, prob = p, size = n) k<-table(i) #broj jedinica, dvojki, odnostno trojki u i x1<-mvrnorm(k[1], mu = mu[1,], Sigma) #simulacija iz visedimenzione normalne x2<-mvrnorm(k[2], mu = mu[2,], Sigma) x3<-mvrnorm(k[3], mu = mu[3,], Sigma) X<-rbind(x1, x2, x3) #spajanje uzoraka #uzorak za koji odredjujemo gustinu x<-X[,1] y<-X[,2] print(c(bandwidth.nrd(x), bandwidth.nrd(y)))#podrazumevane (Gausovo jezgro) sirine podeoka fh<-kde2d(x, y) #dvodimenziona ocena gustine jezgrom par(mfrow=c(2,2)) contour(fh) #dijagram kontura #prostorni grafik;izuzev fh, ostali argumenti su postavljeni zbog lepseg izgleda grafika persp(fh, phi = 30, theta = 20, d = 5, xlab = "x") #sirine podeoka unakrsnom proverom h<-c(ucv(x), ucv(y)) fh<-kde2d(x, y, h = h) contour(fh) persp(fh, phi = 30, theta = 20, d = 5, xlab = "x")