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我需要尽可能精确地找到核密度估计的峰值(连续随机变量的模态值).我可以找到近似值:

x<-rlnorm(100)
d<-density(x)
plot(d)
i<-which.max(d$y)
d$y[i]
d$x[i]

但是在计算d$y精确函数时已知.如何找到模式的确切值？

如何使直方图中的X轴与边缘箱图匹配？

data <- rnorm(1000)
nf <- layout(mat = matrix(c(1,2),2,1, byrow=TRUE),  height = c(1,3))
layout.show(nf)
par(mar=c(5.1, 4.1, 1.1, 2.1))
boxplot(data, horizontal=TRUE,  outline=FALSE)
hist(data)

我使用rgl包在R中构建直方图.

library(rgl)
rgl.bg(col="#cccccc")
x<-rnorm(2500)
y<-rnorm(2500)
hist3d(x, y, alpha=0.8, nclass=10, scale=30)

如何在图上添加带标签的轴？

更新

解:

axes3d(c('x','y','z'))
title3d('','','xlab','ylab','zlab')

源代码hist3d位于demo(hist3d)