考虑以下随机数据：
set.seed(123456)
# generate random normal data
x <- rnorm(100, mean = 20, sd = 5)
weights <- 1:100
df1 <- data.frame(x, weights)
#
library(ggplot2)
ggplot(df1, aes(x)) + stat_ecdf()
我们可以创建一般的累积分布图。
但是，我想将我的曲线与20年前使用的数据进行比较。从论文中，我只知道数据“最好用移动的指数分布建模，x截距为1.1，平均值为18”
如何在我的情节中添加这样的功能？
+ stat_function(fun=dexp, geom = "line", size=2, col="red", args = (mean=18.1))
但我不知道如何处理轮班（x拦截）
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我不完全确定我是否理解指数函数的均值概念。但是，通常，当您将函数作为参数传递时，在您的情况下为fun = function(x) dexp(x)+1.1，您可以以adb reverse的形式传递您自己的修改函数。
也许尝试使用此功能可以帮助您找到解决方案。