Я рекомендую статтю Роб Хайдмана 1996 р. "Обчислення та графіки з найвищою щільністю" в американському статистиці . Ось визначення HDR, взятого з цієї статті:
Нехай функція щільності випадкової величини X . Тоді
100 ( 1 - α ) % HDR є підмножиною R ( f α ) простору вибірки X таким, що
R ( f α ) = { x : f ( x ) ≥ f α } ,
де f α є найбільшим постійна така, що
Р ( Xf(x)X100(1−α)%R(fα)X
R(fα)={x:f(x)≥fα},
fαP(X∈R(fα))≥1−α.
Фіг.1 з цієї статті ілюструє різницю між 75% HDR (так ) та різними іншими 75% регіонами ймовірності для суміші двох нормалей ( c q - q -й квантил, μ середнє значення і σ стандартне відхилення щільності):α=0.25cqqμσ
Ідея в одному вимірі - взяти горизонтальну лінію і змістити її вгору (до ), поки площа над нею і під щільністю не дорівнює 1 - α . Тоді HDR R α - проекція на xy=fα1−αRαx вісь цієї області.
Звичайно, все це працює з будь-якою щільністю, будь то байесівська задня чи інша.
Ось посилання на код R, який є hdrcde
пакетом (і до статті про JSTOR).