r - 如何在 R 中绘制具有 3 个输入变量的 3-D 图？

我正在为函数编写一个对数似然曲面:

ln[Pr(Y_A=186,Y_B=38,Y_{AB}=13,Y_O=284)]
= ln(G+186*ln(A^2+2*A*O)+38*ln(B^2+2*B*O)+13*ln(2*A*B)+284*ln( O^2))

由 A+B+O=1 约束

A = seq(0.0001, .9999,length=50)
B = A
O = A
G = 1.129675e-06
f = function(A,B,O){F = ifelse(A+B+O==1,
                    G+186*log(A*A+2*A*O)+38*log(B*B+2*B*O)+13*log(2*A*B)+284*log(O*O), O)}
Z <- outer(A, B, O, f)
png()
persp(A,B,Z, theta=60, phi=30 )
dev.off()

错误告诉我没有对象“O”。

Error in get(as.character(FUN), mode = "function", envir = envir)

我的意思是在A+B+O=1的约束下输入A、B和O，然后绘制对数似然曲面，让A:x轴，B:y轴，对数似然:z 轴。

我不能去掉“O”，因为指令命令函数的参数应该是一个 3 维向量:A、B、O。

那么我应该怎么做才能改进我当前的代码呢？
如果我需要更改一个功能，有人可以建议使用一个功能吗？
(我想也许我可以使用重心坐标，但我认为这是我最不想做的事情。)

最佳答案

outer 函数与您尝试使用它的方式不同。 outer 接受两个数字参数 X 和 Y 以及应用前两个参数的函数参数 FUN。请参阅 ?outer 。所以并不是说根本没有对象 O。而是错误消息

Z <- outer(A, B, O, f)
#Error in get(as.character(FUN), mode = "function", envir = envir) :
#   object 'O' of mode 'function' was not found

表示未找到函数 O。确实没有这样的功能。

您的 f 定义也存在一些问题。首先，它不返回任何东西。它将结果保存为 F 但从不返回它。其次，即使它返回 F ，输出也不会总是满足您的约束。当不满足您的约束时，它只是输出 O 的值。最后，比较 A+B+O==1 是一个糟糕的测试，因为即使由于浮点精度(尝试运行 TRUE )，它也可能不会评估为 3 - 2.9 == 0.1 。基于网格的评估使事情变得更糟。如果您坚持为 abs(A+B+O-1) < epsilon 提供三个参数，那么您可能应该改为测试 f 。 IE。我会期待这样的事情:

f <- function(A, B, O){
  G <- 1.129675e-06
  epsilon <- 1e-3
  ifelse(abs(A+B+O-1) < epsilon,
         G+186*log(A*A+2*A*O)+38*log(B*B+2*B*O)+13*log(2*A*B)+284*log(O*O),
         NA)
}

然后你可以做这样的事情:

dat <- expand.grid(A = A, B = B, O = O) # All combinations of A, B, O
dat$Z <- f(dat$A, dat$B, dat$O) # Apply function
head(dat)
#           A     B     O  Z
#1 0.00010000 1e-04 1e-04 NA
#2 0.02050408 1e-04 1e-04 NA
#3 0.04090816 1e-04 1e-04 NA
#4 0.06131224 1e-04 1e-04 NA
#5 0.08171633 1e-04 1e-04 NA
#6 0.10212041 1e-04 1e-04 NA

但是我看不出您如何轻松地将 Z 绘制为 A 和 B 的函数。您需要进行子集化以删除 NA，这在计算上似乎非常浪费。另请注意 any(dat$A + dat$B + dat$O == 1) 返回 FALSE ，因此您的原始约束测试确实总是在此网格上失败。

话虽如此，为什么不使用函数中的约束来确定给定 O 和 A 的 B 呢？

A <- seq(0.0001, .9999,length=50)
B <- A

f <- function(A, B){
  G <- 1.129675e-06
  O <- 1 - A - B
  out <-  G+186*log(A*A+2*A*O)+38*log(B*B+2*B*O)+13*log(2*A*B)+284*log(O*O)
  return(out)
}

Z <- outer(A, B, f)
#Warning messages:
#1: In log(A * A + 2 * A * O) : NaNs produced
#2: In log(B * B + 2 * B * O) : NaNs produced

Z[is.infinite(Z)] <- NA

persp(A, B, Z, theta=60, phi=30, zlim = range(Z, na.rm = TRUE))

看起来对吗？这就是 persp 和 outer 至少打算使用的方式。

当然，您可以修改 f 以避免出现警告消息。请记住，f 需要矢量化。

关于r - 如何在 R 中绘制具有 3 个输入变量的 3-D 图？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/53327107/