Creo que el problema se podría simplificar y aún obtener un resultado
aceptable si simplemente haces un ajuste lineal en un entorno del punto.
Como ya tienes los valores de los puntos de cada curva como dices
Carlos, creo que con esa información podrías identificar un entorno
adecuado en el cual ajustar linealmente.
Cuéntanos como te va,
Saludos !!
Eric.
On 24-08-20 12:52, Carlos Ortega wrote:
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.
o 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()" ).
o 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 <http://www.qualityexcellence.es>
El lun., 24 ago. 2020 a las 14:17, Manuel Mendoza
(<mmend...@fulbrightmail.org <mailto: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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