Hola Manuel,
Resolver el punto de corte de forma analítica implicaría el tener ajustada
cada densidad también de forma analítica.
Una alternativa que se me ocurre es la siguiente:
- Con la función "density()" ajustar la densidad de las presencias y las
ausencias.
- Con esta función (del paquete base) obtienes los valores x e y.
Seguro que dentro del objeto de ggplot también está, pero con "density()"
acceder a esos valores es mucho más sencillo.
- Esos valores x, y de cada densidad, los puedes ajustar con una función
polinómica, o vaya si conoces el tipo de función analítica a la que se
debieran de ajustar, puedes ajustar los valores a esos datos (función
"nls()" ).
- Y teniendo ya las funciones analíticas el problema se reduce a
solucionar el sistema de ecuaciones para encontrar los puntos de corte
(función "solve()").
Vaya, es un tanto elaborado, pero con un par de funciones sencillas, se
puede automatizar todo esto. :-).
Gracias,
Carlos Ortega
www.qualityexcellence.es
El lun., 24 ago. 2020 a las 14:17, Manuel Mendoza (<
mmend...@fulbrightmail.org>) escribió:
> Buenas tardes, tengo una variable bimodal (*var)*, de presencias y
> ausencias (1s y 0s) y otra variable, *prob*, con las probabilidades que
> le asigna un modelo (entre 0 y 1).
> Con: *ggplot(Preds, aes(x=prob, fill= var )) + geom_density(alpha=.3)*
> obtengo la distribución de las presencias y de las ausencias, por
> separado, en función del valor de probabilidad asignado. Las dos curvas se
> cruzan en un punto. ¿Sabéis si hay forma de averiguar el valor de *prob* de
> ese punto analíticamente?
> Gracias,
> Manuel
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Saludos,
Carlos Ortega
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