使用mvtnorm库无法显示两个暗淡的正态分布轮廓

Question

我无法在以下代码中显示此分布的轮廓。

grid <- seq(-1,1,0.01)
mu_prior <- rep(0, 2)
alpha <- 0.5
sigma_prior <- alpha * diag(2)

library(mvtnorm)
f <- function(x,y){return(dmvnorm(c(x,y), mu_prior, sigma_prior))}

z <- outer(grid, grid, f)
contour(grid, grid, z)

错误显示

  

dmvnorm（z，mu_prior，sigma_prior）中的错误：     均值和西格玛大小不一致

我无法理解它，因为mu_prior的列大小与sigma_prior的列大小相同。 例如，以下代码已成功执行

dmvnorm(c(0,0), mu_prior, sigma_prior)

  

[1] 0.07957747

您能告诉我我应该纠正的地方吗？

Answer 1

在outer()的R文档中，参数FUN被限制为 vectorized 。简而言之，您在outer()中调用的二进制函数需要满足多对一属性，即FUN(c(-1, 0, 1), 0)应该是可执行的。您的功能：

f <- function(x,y){return(dmvnorm(c(x, y), mu_prior, sigma_prior))}

无法处理f(c(-1, 0, 1), 0)。有两种方法可以使其向量化：

（1）cbind()

f1 <- function(x,y){return(dmvnorm(cbind(x, y), mu_prior, sigma_prior))}
z1 <- outer(grid, grid, f1)
contour(grid, grid, z1)

（2）Vectorize()

f2 <- Vectorize(f)              # It's slower than the former.
z2 <- outer(grid, grid, f2)
contour(grid, grid, z2)