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  • 多次元ガウス分布の定義式
  • 利用パッケージ
  • 格子点の作成
  • 2次元ガウス分布の作図
    • 分布の設定と計算
    • 分布の作図

多次元ガウス分布の定義式

　多次元ガウス分布は、次の式で定義される確率分布です。

N(x|μ,Σ)=1(2π)D2|Σ|12exp{−12(x−μ)⊤Σ−1(x−μ)}

　Dは次元数です。ここでは、2次元のグラフで表現するためD=2とします。
　D=2のとき、確率変数の値x、平均ベクトルμ、分散共分散行列Σは、次の形状になります。

x=(x1,x2), μ=(μ1,μ2), Σ=(σ21σ1,2σ2,1σ22)

　σ21はx1の分散、σ22はx2の分散、σ1,2=σ2,1はx1,x2の共分散です。σ21>0,σ22>0を満たす必要があります。
　この2次元ガウス分布のグラフを作成します。

利用パッケージ

　利用するパッケージを読み込みます。

# パッケージの読み込み
library(tidyverse)
library(mvnfast)

　mvnfastは、多次元ガウス分布に関するパッケージです。

格子点の作成

　等高線図を描画するのに格子状の点を利用します。作図の前に、格子点の作成方法を確認します。

　seq()で、x軸とy軸の値を作成します。

# x軸の値を作成
x_vals <- seq(from = 1, to = 5, by = 1)

# y軸の値を作成
y_vals <- seq(from = 11, to = 15, by = 1)
x_vals; y_vals
## [1] 1 2 3 4 5
## [1] 11 12 13 14 15

　seq()は、第1引数(from)から第2引数(to)までの値を第3引数(by)に指定した間隔で作成します。
　x軸の値をx_vals、y軸の値をy_valsとします。

　作成した値をデータフレームに格納します。

# 値をデータフレームに格納
x_vals_df <- tibble::tibble(
  x = x_vals, # x軸の値
  y = y_vals  # y軸の値
)
head(x_vals_df)
## # A tibble: 5 x 2
##       x     y
##   <dbl> <dbl>
## 1     1    11
## 2     2    12
## 3     3    13
## 4     4    14
## 5     5    15

　ggplot2パッケージで作図するには、作図に用いる値をデータフレームにしておく必要があります。

　散布図を作成して値を確認します。

# 散布図を作成
ggplot() + 
  geom_point(data = x_vals_df, mapping = aes(x = x, y = y)) + # 散布図
  scale_x_continuous(breaks = x_vals) + # x軸目盛
  scale_y_continuous(breaks = y_vals) + # y軸目盛
  labs(title = "seq()")

　geom_point()で散布図を作成できます。

　expand.grid()で、格子点を作成します。

# 格子点を作成
x_grid_df <- expand.grid(
  x = x_vals, # x軸の値
  y = y_vals  # y軸の値
)
head(x_grid_df); tail(x_grid_df)
##   x  y
## 1 1 11
## 2 2 11
## 3 3 11
## 4 4 11
## 5 5 11
## 6 1 12
##    x  y
## 20 5 14
## 21 1 15
## 22 2 15
## 23 3 15
## 24 4 15
## 25 5 15

　expand.grid()は、引数に指定した値を使って、全ての組み合わせを持つデータフレームを作成します。引数に列名 = 値として指定します。
　各行が1つの点に対応します。「x_valsの要素数」掛ける「y_valsの要素数」個の点(組み合わせ)ができます。2つのベクトルの要素数が同じである必要はありません。

　作成した点を確認します。

# 散布図を作成
ggplot() + 
  geom_point(data = x_grid_df, mapping = aes(x = x, y = y)) + # 散布図
  scale_x_continuous(breaks = x_vals) + # x軸目盛
  scale_y_continuous(breaks = y_vals) + # y軸目盛
  labs(title = "expand.grid()") # ラベル

　x_vals, y_valsの全ての組み合わせになっているのを確認できます。

2次元ガウス分布の作図

　格子点の確認ができたので、2次元ガウス分布のグラフを作成します。

分布の設定と計算

　作図に利用するx=(x1,x2)の値を作成します。

# xの値を作成
x_vals <- seq(from = -5, to = 5, length.out = 51)

# xの点を作成
x_points <- expand.grid(x1 = x_vals, x2 = x_vals) %>% 
  as.matrix()
head(x_points)
##        x1 x2
## [1,] -5.0 -5
## [2,] -4.8 -5
## [3,] -4.6 -5
## [4,] -4.4 -5
## [5,] -4.2 -5
## [6,] -4.0 -5

　seq()でx1,x2の値を作成して、x_valsとします。等高線が粗い(点の数が少ない)場合や処理が重い(点の数が多い)場合は、この設定を調整してください。
　expand.grid()でxの値(組み合わせ)を作成して、x_pointsとします。ただし、確率密度の計算時ために、as.matrix()でデータフレームからマトリクスに変換しておきます。

　平均ベクトルμと分散共分散行列Σを作成します。

# 平均ベクトルを指定
mu_d <- c(0, 0)

# 分散共分散行列を指定
sigma_dd <- matrix(c(1, 0, 0, 1), nrow = 2, ncol = 2)

　μの値を指定してmu_dとします。
　Σの値を指定してsigma_ddとします。matrix()に(σ21,σ2,1,σ1,2,σ22)の順に値を指定します。

　設定したパラメータを使って確率密度を計算します。

# 2次元ガウス分布を計算
dens_df <- tibble(
  x1 = x_points[, 1], # x軸の値
  x2 = x_points[, 2], # y軸の値
  density = mvnfast::dmvn(X = x_points, mu = mu_d, sigma = sigma_dd) # 確率密度
)
head(dens_df)
## # A tibble: 6 x 3
##      x1    x2  density
##   <dbl> <dbl>    <dbl>
## 1  -5      -5 2.21e-12
## 2  -4.8    -5 5.89e-12
## 3  -4.6    -5 1.51e-11
## 4  -4.4    -5 3.71e-11
## 5  -4.2    -5 8.76e-11
## 6  -4      -5 1.99e-10

　mvnfastパッケージのdmvn()で多次元ガウス分布の確率密度を計算できます。変数の引数Xにx_points、平均ベクトルの引数muにmu_d、分散共分散行列の引数sigmaにsigma_ddを指定します。
　x1,x2の値と、対応する確率密度(計算結果)をデータフレームに格納します。

分布の作図

　まずは、散布図で確認します。

# 散布図を作成
ggplot() + 
  geom_point(data = dens_df, mapping = aes(x = x1, y = x2, color = density, alpha = density)) + # 散布図
  labs(title = "geom_point()") # ラベル

　色の引数colorにdensity列を指定すると、点ごとに確率密度に応じた色が付きます。
　透過度の引数alphaにも指定して、点ごとに濃淡を変更します。

　では、等高線図を作成しましょう。

# 等高線図を作成
ggplot() + 
  geom_contour(data = dens_df, mapping = aes(x = x1, y = x2, z = density, color = ..level..)) + # 等高線図
  labs(title = "geom_contour()") # ラベル

　geom_contour()で等高線図を描画できます。
　z軸の引数zに確率密度(density列)を指定します。
　等高線の色の引数colorに..level..を指定すると、z引数の値に応じて色付けされます。

　先ほどの散布図に関して、確率密度が同じ点を線で結んだイメージです。

　最後に、色々装飾を施します。

# 2次元ガウス分布を作図
ggplot() + 
  geom_contour(data = dens_df, mapping = aes(x = x1, y = x2, z = density, color = ..level..)) + # 等高線図
  coord_equal() + # アスペクト比
  labs(title = "Multivariate Gaussian Distribution", 
       subtitle = paste0("mu=(", paste(mu_d, collapse = ", "), ")", 
                         ", lambda=(", paste(sigma_dd, collapse = ", "), ")"), 
       x = expression(x[1]), y = expression(x[2]), 
       color = "density") # ラベル

　Enjoy!