私はMASSパッケージで遊んでいて、たとえばimageとpar(new = TRUE)を使用して、2つの2変量正規分布をプロットできます。
# lets first simulate a bivariate normal sample
library(MASS)
bivn <- mvrnorm(1000, mu = c(0, 0), Sigma = matrix(c(1, .5, .5, 1), 2))
bivn2 <- mvrnorm(1000, mu = c(0, 0), Sigma = matrix(c(1.5, 1.5, 1.5, 1.5), 2))
# now we do a kernel density estimate
bivn.kde <- kde2d(bivn[,1], bivn[,2], n = 50)
bivn.kde2 <- kde2d(bivn2[,1], bivn[,2], n = 50)
# fancy perspective
persp(bivn.kde, phi = 45, theta = 30, shade = .1, border = NA)
par(new=TRUE)
persp(bivn.kde2, phi = 45, theta = 30, shade = .1, border = NA)
見た目はあまり良くありませんが、軸などをいじくり回す必要があると思います。しかし、等高線で同様のアプローチを試みた場合、プロットは重なりません。それらは単に置き換えられます:
# fancy contour with image
image(bivn.kde); contour(bivn.kde, add = T)
par(new=TRUE)
image(bivn.kde2); contour(bivn.kde, add = T)
これは私が望むものへの最良のアプローチですか、それとも私は自分自身にそれを難しくしているだけですか?どんな提案でも大歓迎です。ありがとうございました!