Based on the implementation from Nino Hardt and Dicko Ahmadou http://gallery.rcpp.org/articles/dmvnorm_arma/ (accessed in August 2014)
Source:R/RcppExports.R
, R/mvnpdf.R
, R/mvnpdf_invC.R
, and 2 more
mvnpdf.Rd
Calcule les images par la fonction de densité d'une gaussienne multivariée
Usage
mvnpdfC(x, mean, varcovM, Log = TRUE)
mvnpdf(x, mean = rep(0, nrow(x)), varcovM = diag(nrow(x)), Log = TRUE)
mvnpdf_invC(x, mean = rep(0, nrow(x)), varcovM = diag(nrow(x)), Log = TRUE)
mvnpdfoptim(x, mean = rep(0, nrow(x)), varcovM = diag(nrow(x)), Log = TRUE)
mvnpdfsmart(x, mean = rep(0, nrow(x)), varcovM = diag(nrow(x)), Log = TRUE)
Arguments
- x
pxn matrice avec n le nombre de d'observation et p le nombre de dimension
- mean
vecteur de moyenne de la gaussienne (de taille px1)
- varcovM
matrice de covariance de la gaussienne (de taille pxp)
- Log
si True, retournera le logarithme des densités. Par défaut, la valeur est TRUE.
Value
une liste contenant la matrice d'entrée x et y les valeurs de la densité de la gaussienne multivariée en x
Examples
mvnpdf(x=matrix(1.96), Log=FALSE)
#> $x
#> [,1]
#> [1,] 1.96
#>
#> $y
#> [1] 0.05844094
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "mvnpdf"
dnorm(1.96)
#> [1] 0.05844094
mvnpdf(x=matrix(rep(1.96, 2), nrow=2, ncol=1), Log=FALSE)
#> $x
#> [,1]
#> [1,] 1.96
#> [2,] 1.96
#>
#> $y
#> [1] 0.003415344
#>
#> attr(,"class")
#> [1] "mvnpdf"