r - 使用 ggplot2 绘制多元高斯轮廓

Question

我正在尝试使用已知均值和协方差的二维高斯分布的轮廓来增强绘图。理想情况下，我只需要指定函数，它就会以 2D 形式绘制(类似于 stat_function 除了 2 维之外)。我可以通过生成概率网格来使用 geom_raster 来完成此操作。我可以使用 geom_contour2d 来代替吗？

m <- c(.5, -.5)
sigma <- matrix(c(1,.5,.5,1), nrow=2)
data.grid <- expand.grid(s.1 = seq(-3, 3, length.out=200), s.2 = seq(-3, 3, length.out=200))
q.samp <- cbind(data.grid, prob = mvtnorm::dmvnorm(data.grid, mean = m, sigma = sigma))
ggplot(q.samp, aes(x=s.1, y=s.2)) + 
    geom_raster(aes(fill = prob)) +
    coord_fixed(xlim = c(-3, 3), ylim = c(-3, 3), ratio = 1)

Answer 1

我在看2d的东西时找错了树。您可以使用 geom_contour 并添加 z 美学来实现我想要的效果:

m <- c(.5, -.5)
sigma <- matrix(c(1,.5,.5,1), nrow=2)
data.grid <- expand.grid(s.1 = seq(-3, 3, length.out=200), s.2 = seq(-3, 3, length.out=200))
q.samp <- cbind(data.grid, prob = mvtnorm::dmvnorm(data.grid, mean = m, sigma = sigma))
ggplot(q.samp, aes(x=s.1, y=s.2, z=prob)) + 
    geom_contour() +
    coord_fixed(xlim = c(-3, 3), ylim = c(-3, 3), ratio = 1)