关于R语言中根据density求值的问题

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我想请教个问题，使用density函数可以得到概率密度，并用plot函数画出来，那么如果给定一个值，如何求出其对应的概率密度值呢，举个例子 plot(density(rnorm(1000)))可以轻松的画出一个整体分布图，如果我想计算x=0.5时的概率密度值，该如何出来，当然不是通过已知的正态分布的概率密度函数取得，如果只通过已有的数值取得呢？

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关键词：Density sit R语言 概率密度函数 概率密度 正态分布 分布图 如何

首先，对于连续分布来说，单点概率为0，你求得只能是一个区间内的概率密度，这样的话，直接看看数据中某一部分的比例就好了。其次，如果说已知的数据能很好地吻合某个分布，你可以去估计那个分部的参数。最后，我觉得这个问题并没有很大的意义，实际的一些数据分析中，用的分位数等等统计量，虽然你这个问题我的确不会。。。望指教！

density()函数给出的是一个核密度估计（KDE），估计的效果好坏与核函数、（尤其是）带宽的选择都有一定的关系。
如果是个给置信区间的话通常用Bootstrap就可以，而且非常实用。
但是密度的话，应该可以做，把它当作函数插值或者非参数回归就可以吧。

x <- dnorm(0.5)

请问你这个问题解决了吗

核密度计算参考 https://blog.csdn.net/qq_38200023/article/details/78806670

曲线绘制：
ker_density2=function(x,h){  
  x=sort(x)  
  n=length(x);t=0;y=0  
  for(i in 1:n){  
    t[i]=0;
    for(j in 1:n)  
      t[i]=t[i]+exp(-((x[i]-x[j])^2)/(2*h*h))  
  }  
  for(i in 1:n)  
    y[i]=t[i]/(n*h*sqrt(2*pi))  
  z=complex(re=x,im=y)  
  hist(x,ylim = c(0,0.006),breaks = 50,freq=FALSE)  
  #  hist(x,freq=FALSE)  
  lines(z)  
}  
ker_density2(s,11.21)

具体某个点的值：
density2=function(x,h,tn){  
  x=sort(x)  
  n=length(x)
  t=0
  for(j in 1:n)  
    t=t+exp(-((tn-x[j])^2)/(2*h*h))
  
  print(t/(n*h*sqrt(2*pi)) )
}  
density2(s,11.21,0)

请问您解决了吗