Question

我对ggplot中geom_density的以下变体的含义感到困惑：

有人可以解释这四个电话之间的区别：

geom_density(aes_string(x=myvar))
geom_density(aes_string(x=myvar, y=..density..))
geom_density(aes_string(x=myvar, y=..scaled..))
geom_density(aes_string(x=myvar, y=..count../sum(..count..)))

我的理解是：

geom_density将产生密度，其曲线下面积总和为1
geom_density与..density..基本相同......？
..count../sum(..count..)会将峰值高度标准化为更像标准化的直方图，确保所有高度总和为1
..count..本身没有分母只会将每个bin乘以其中的项目数
..scaled..参数将使密度的最大值为1。

我发现..scaled..非常违反直觉，如果我对它的解释是正确的，我从未见过它，所以我想忽略它。我主要是在寻找澄清geom_density和一种归一化密度图之间的差异，我假设它需要...count../...参数。感谢。

（相关：Error with ggplot2 mapping variable to y and using stat="bin"）

Answer 1

stat_density的默认美学为..density..，因此默认使用geom_density的{{1}}调用默认情况下会stat_density。

您可以通过查看source code

来查看各列的计算方式

y = ..density..定义为

..scaled..

如果您愿意，请随意忽略它。

查看source code for stat_bin

结果按此计算

densdf$scaled <- densdf$y / max(densdf$y, na.rm = TRUE)

因此，如果您想比较res <- within(results, { count[is.na(count)] <- 0 density <- count / width / sum(abs(count), na.rm=TRUE) ncount <- count / max(abs(count), na.rm=TRUE) ndensity <- density / max(abs(density), na.rm=TRUE) })的结果（使用默认的geom_histogram），那么您可以设置stat = 'bin'并为您计算y = ..density..（会计）对于箱子的宽度）

如果您想将count / sum(count)与geom_density(aes(y=..scaled..))进行比较，那么您可以使用stat_bin

您也可以在两者中使用geom_histogram(aes(y = ..ndensity..))来获得相同的比例，但是您需要调整..count..中的adjust参数以获得相应的详细近似值曲线。

如何解释不同的ggplot2密度？

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