いくつかの条件付きデータがある場合、Rの条件付き密度からサンプリングすることは可能ですか？

Question

Rでは、npパッケージを使用して、条件付き密度の帯域幅を作成しました。私がしたいのは、いくつかの新しい条件付きベクトル、結果の分布からのサンプルを与えられたことです。

現在のコード：

library('np') 
# Generate some test data. 
somedata = data.frame(replicate(10,runif(100, 0, 1))) 
# Conditional variables. 
X <- data.frame(somedata[, c('X1', 'X2', 'X3')]) 
# Dependent variables. 
Y <- data.frame(somedata[, c('X4', 'X5', 'X6')]) 
# Warning, this can be slow (but shouldn't be too bad). 
bwsome = npcdensbw(xdat=X, ydat=Y) 
# TODO: Given some vector t of conditional data, how can I sample from the resulting distribution? 

は、私はパッケージのドキュメントを読みましたが、私は私のビジョンは理にかなっているか、何ができるかどうかを把握することができていないので、Rにはかなり新しいです。必要に応じて、私は喜んで別のパッケージを使用します。

Answer 1

ここ

から例2.49である：@coffeejunkyからこのヒントは、次の6を持つあなたの問題に対する可能な 解決された後

### 
library(np) 
data(faithful) 
n <- nrow(faithful) 
x1 <- faithful$eruptions 
x2 <- faithful$waiting 
## First compute the bandwidth vector 
bw <- npudensbw(~x1 + x2, ckertype = "gaussian") 
plot(bw, view = "fixed", ylim = c(0, 3)) 
## Next generate draws from the kernel density (Gaussian) 
n.boot <- 1000 
i.boot <- sample(1:n, n.boot, replace = TRUE) 
x1.boot <- rnorm(n.boot,x1[i.boot],bw$bw[1]) 
x2.boot <- rnorm(n.boot,x2[i.boot],bw$bw[2]) 
## Plot the density for the bootstrap sample using the original 
## bandwidths 
plot(npudens(~x1.boot+x2.boot,bws=bw$bw), view = "fixed") 

：https://cran.r-project.org/web/packages/np/vignettes/np_faq.pdfは、それがために2つの変数のために、次の ソリューションを提供します変数：

## Generate some test data. 
somedata = data.frame(replicate(10, runif(100, 0, 1))) 
## Conditional variables. 
X <- data.frame(somedata[, c('X1', 'X2', 'X3')]) 
## Dependent variables. 
Y <- data.frame(somedata[, c('X4', 'X5', 'X6')]) 
## First compute the bandwidth vector 
n <- nrow(somedata) 
bw <- npudensbw(~X$X1 + X$X2 + X$X3 + Y$X4 + Y$X5 + Y$X6, ckertype = "gaussian") 
plot(bw, view = "fixed", ylim = c(0, 3)) 
## Next generate draws from the kernel density (Gaussian) 
n.boot <- 1000 
i.boot <- sample(1:n, n.boot, replace=TRUE) 
x1.boot <- rnorm(n.boot, X$X1[i.boot], bw$bw[1]) 
x2.boot <- rnorm(n.boot, X$X2[i.boot], bw$bw[2]) 
x3.boot <- rnorm(n.boot, X$X3[i.boot], bw$bw[3]) 
x4.boot <- rnorm(n.boot, Y$X4[i.boot], bw$bw[4]) 
x5.boot <- rnorm(n.boot, Y$X5[i.boot], bw$bw[5]) 
x6.boot <- rnorm(n.boot, Y$X6[i.boot], bw$bw[6]) 
## Plot the density for the bootstrap sample using the original 
## bandwidths 
ob1 <- npudens(~x1.boot + x2.boot + x3.boot + x4.boot + x5.boot + x6.boot, bws = bw$bw) 
plot(ob1, view = "fixed", ylim = c(0, 3))