您可以从persp
绘制 3 维图的函数开始(如果您从数据而不是公式执行此操作,那么您需要首先使用某种形式的密度估计,示例图看起来足够平滑,它可能基于公式而不是比根据数据估计的)。然后使用 from 的返回值persp
来投影附加的绘图信息。
可能还有一个使用 rgl 包的选项,我似乎记得它有一种方法可以将绘图投影到轴平面上。
编辑
这是一些示例代码,可帮助您入门。它使用参数分布,但可以适应使用kde2d
MASS 或其他从数据中估计密度的方法:
x <- seq( -3, 3, length=25 )
y <- seq( -3, 3, length=25 )
z <- outer( x, y, function(x,y) dnorm(x,0,0.5)*dnorm(y,0,1) )
zl <- c(0,4*max(z))
## persp plot
trmat <- persp(x,y,z, theta=120, zlim=zl, box=FALSE, shade=0.5)
## x grid
for( i in seq(-3,3, by=0.5 ) ) {
lines( trans3d( c(i,i), c(-3,-3), zl, trmat ), col='grey' )
}
for( i in seq(0,zl[2], length=7) ) {
lines( trans3d( c(-3,3), c(-3,-3), c(i,i), trmat ), col='grey' )
}
## marginal for x
lines( trans3d( seq(-3,3,length=100), -3, dnorm(seq(-3,3,length=100),0,.5),
trmat), lwd=2, col='blue' )
## y grid
for( i in seq(-3,3, by=0.5 ) ) {
lines( trans3d( c(-3,-3), c(i,i), zl, trmat ), col='grey' )
}
for( i in seq(0,zl[2], length=7) ) {
lines( trans3d( c(-3,-3), c(-3,3), c(i,i), trmat ), col='grey' )
}
## marginal for y
lines( trans3d( -3, seq(-3,3,length=100), dnorm(seq(-3,3,length=100),0,1),
trmat), lwd=2, col='blue' )
