我已经获得了我在范围内呈现的离散数据 例如
Marks Freq cumFreq
1 (37.9,43.1] 4 4
2 (43.1,48.2] 16 20
3 (48.2,53.3] 76 96
我需要为这些数据绘制cmf,我知道有
plot(ecdf(x))
但我不知道要添加什么来获得我需要的东西。
答案 0 :(得分:3)
以下是一些选项:
library(ggplot2)
library(scales)
library(dplyr)
## Fake data
set.seed(2)
dat = data.frame(score=c(rnorm(130,40,10), rnorm(130,80,5)))
如果您有原始数据,请点击此处如何绘制ECDF:
# Base graphics
plot(ecdf(dat$score))
# ggplot2
ggplot(dat, aes(score)) +
stat_ecdf(aes(group=1), geom="step")
如果您只有摘要数据,这是绘制ECDF的一种方法:
首先,让我们将数据分组到分档中,类似于您在问题中的内容。我们使用cut
函数创建二进制文件,然后创建一个新的pct
列来计算总分数的每个二进制分数。我们使用dplyr
链接运算符(%>%
)在一个"链"中完成所有操作。功能。
dat.binned = dat %>% count(Marks=cut(score,seq(0,100,5))) %>%
mutate(pct = n/sum(n))
现在我们可以绘制它。 cumsum(pct)
计算累积百分比(例如问题中的cumFreq
)。 geom_step
使用这些累积百分比创建步骤图。
ggplot(dat.binned, aes(Marks, cumsum(pct))) +
geom_step(aes(group=1)) +
scale_y_continuous(labels=percent_format())
这是图表的样子:
答案 1 :(得分:0)
那呢:
library(ggplot2)
library(scales)
library(dplyr)
set.seed(2)
dat = data.frame(score = c(rnorm(130,40,10), rnorm(130,80,5)))
dat.binned = dat %>% count(Marks = cut(score,seq(0,100,5))) %>%
mutate(pct = n/sum(n))
ggplot(data = dat.binned, mapping = aes(Marks, cumsum(pct))) +
geom_line(aes(group = 1)) +
geom_point(data = dat.binned, size = 0.1, color = "blue") +
labs(x = "Frequency(Hz)", y = "Axis") +
scale_y_continuous(labels = percent_format())