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我有一个由模拟值组成的数据。数据集是一个 95*525 矩阵，下面我打印了一小部分数据。

0.01076     0.01076     0.01076     0.01076     0.01076
0.0105259   0.010586823 0.010968957 0.010919492 0.010685372
0.010461666 0.010271274 0.01124356  0.010362122 0.010699493
0.010621132 0.009699747 0.01143447  0.010169863 0.010920117
0.01090401  0.009537089 0.011461832 0.010613986 0.010964597
0.010876345 0.008634657 0.011353565 0.0111837   0.010456199
0.010245947 0.009195114 0.012275926 0.011230311 0.010093507
0.010056854 0.009557125 0.01199076  0.010158304 0.009759821
0.008903207 0.009537452 0.011057318 0.010154896 0.00985161
0.008249492 0.010232035 0.01133204  0.009719779 0.00995871
0.006726547 0.010441961 0.010392739 0.009166036 0.01043827
0.007159706 0.010254763 0.009552638 0.009371703 0.010261791
0.007692135 0.01099915  0.009913062 0.008190215 0.009553324

为了绘制内核密度，我下载了 KernSmooth 包，它运行良好。但是，我想创建一个包含我所有模拟的内核密度图。也就是说，我想为95 columns绘制一个内核密度，而不是仅由一列组成的内核密度。

我用来获取单列内核的代码如下

> kernel=bkde(cir[,1])
> plot(kernel, type="l")

如果我忽略 [,1] 使其包含所有列，则会出现错误。

此外，我在一张图中为我的模拟值绘制了不同的路径。我接下来要做的是将内核密度图旋转 90 度，然后将其与我的模拟路径图的结尾结合起来。如果我对此的解释有些分散，我可以尝试提供一张图片作为示例。

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利用

kernel <- bkde(as.vector(cir))

获得所有数据的核密度估计。

要将图形旋转 90 度，只需在命令中交换x和y坐标，plot例如

x <- seq(-3,3,.1)
plot(x, dnorm(x))
plot(dnorm(x), x)

希望有帮助。

于 2013-05-07T08:18:44.063 回答