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我正在使用npcdensfrom np 包在协变量 x 上构建 y 的条件密度。但是，我需要这个密度的对数关于 y 的导数。R中有什么方法可以得到这个吗？ 

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

它返回关于 的梯度x1，x2并且x3

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我们可以使用这个示例数据集吗？

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。估计条件带宽对象

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

看看渐变

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)，因此您只能对这 3 个维度进行导数。关于您问题的“y 日志”部分，可能是这样吗？

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

我从来没有使用过这个包，所以这些是非从业者的想法。我猜你看过 中的例子help(npcdensbw)？

于 2012-09-19T14:07:45.703 回答