#' mvnpdf
#'
#' densite d’une loi normale multivariee sur R^p en n points.
#'
#' @param x x : une matrice, a n colonnes (les observations) et p lignes
#' @param mean un vecteur de moyennes
#' @param varcovM une matrice de variance-covariance
#' @param Log un paramètre logique valant TRUE par défaut
#'
#' @return renvoie une liste contenant la matrice x ainsi qu’un vecteur des images
#' des points de x par la fonction de densite de la variable aleatoire de loi normale multivariée consideree.
#'
#' @export
#'
#' @examples
#' mvnpdf(x=matrix(1.96),log=FALSE)
#' dnorm(1.96)
#'
mvnpdf <- function(x, mean = rep(0, nrow(x)),
varcovM = diag(nrow(x)), Log = TRUE) {
n <- ncol(x)
p <- nrow(x)
x0 <- x - mean
# si inverse dans la boucle prend du temps
Rinv <- solve(varcovM)
LogDetvarcovM <- log(det(varcovM))
# si log = TRUE on applique le logarithme au résultat
# meilleur precision avec le log car avec exp on trouvera 0
y <- NULL
for (j in 1:n) {
yj <- - p/2 * log(2*pi) - 0.5 * LogDetvarcovM -
0.5 * t(x0[, j]) %*% Rinv %*% x0[, j]
y <- c(y, yj)
}
if (!Log) {
y <- exp(y)
}
res <- return(list(x=x,y=y))
class(res) <- "mvnpdf"
return(res)
}
#' Plot of the mvnpdf function
#'
#' @param x an object of class \code{mvnpdf} resulting from "????"
#' \code{mvnpdf()} function.
#' @param ... graphical parameters passed to \code{plot()} "????"
#'
#' @return Nothing is returned, only a plot is given
#' @export
#' @importFrom graphics plot
#' @examples
#' pdfvalues <- mvnpdf(x=matrix(seq(-3, 3, by=0.1), nrow "????")
#' plot(pdfvalues)
plot.mvnpdf <- function(x,...){
graphics::plot(x$x, x$y, type="l", ...)
}
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