Question

我正在使用来自np包的npcdens来在协变量x上构造y的条件密度。但是，我需要相对于y的这个密度的对数的导数。在R中有一些方法来获得这个吗？

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

返回相对于x1，x2和x3

的渐变

Answer 1

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)

并查看渐变

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

你对“与y有关的衍生物”是什么意思？这是一个函数g（x1，x2，x3），所以你只能得到衍生物w.r.t.这三个方面。关于问题的“日志记录”部分，这可能是吗？

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

我从未使用过这个包，所以这些都是非实践者的想法。我想你看过help(npcdensbw)中的例子？

构造条件密度的导数

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