Question

亲切友好的互联网朋友，

我从各个角度一直在玩弄R，但我似乎没什么进展。这可能是基本的，但我的思想和经验更是如此......

我最终想要在等式中绘制变化m和n对输出（b）的影响：

B =（0.15M + 0.15N）/ N。其中m和n的范围为-1到1.

我设想了一个轮廓图来显示这一点，但我仍然坚持使用相应的m和n输入获取b的值。

最新方法涉及m和n的引导估计以返回b值，但据我所知，无法获得相应的输入m和n值：

m<-seq(from=-1,1,length.out=100)  
n<-seq(from=-1,1,length.out=100)  
z<-rnorm(100)   
b<-((0.15*(sample(m,1,replace=T))+0.15*(sample(n,1,replace=T)))/(sample(n,1,replace=T))) 

library("boot")  
bfunc<-function(m,n){  
  (0.15*(sample(m,1,replace=T))+0.15*(sample(n,1,replace=T)))/(sample(n,1,replace=T))  
}  
bootb<-boot(data=z,statistic=(bfunc),R=1000)  
bootb$t

我的问题：如何获得输出（b）和相应的输入（m和n），以便我可以绘制数据？对上述或完全不同方式的修改都是受欢迎的......我需要学习！

非常感谢任何帮助，谢谢。

Answer 1

我不明白为什么你需要引导程序

dataset <- expand.grid(
  m = seq(-1, 1, length.out = 101),
  n = seq(-1, 1, length.out = 101)
)
dataset$b <- (0.15 * dataset$m + 0.15 * dataset$n) / dataset$n

library(ggplot2)
ggplot(dataset, aes(x = m, y = n, z = b)) + 
  geom_contour(aes(colour = ..level..)) + 
  scale_colour_gradient2()
ggplot(dataset, aes(x = m, y = n, fill = b)) + 
  geom_tile() + 
  scale_fill_gradient2()

绘制2个变量对输出的影响

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