Question

我正在尝试使用ggridges包创建一个joyplot（基于ggplot2）。一般的想法是，一个joyplot创建了精确缩放的堆积密度图。但是，我似乎无法使用加权密度生成其中一个。是否有一些方法可以在计算密钥套的密度计算中加入抽样权重（加权密度）？

以下是ggridges包文档的链接：https://cran.r-project.org/web/packages/ggridges/ggridges.pdf我知道很多基于ggplot的包可以接受额外的美学，但我不知道如何为这种类型添加权重geom。

此外，这是ggplot中未加权的joyplot的示例。我试图将其转换为加权图，密度根据pweight加权。

# Load package, set seed
library(ggplot)
set.seed(1)

# Create an example dataset
dat <- data.frame(group = c(rep("A",100), rep("B",100)),
                  pweight = runif(200),
                  val = runif(200))

# Create an example of an unweighted joyplot
ggplot(dat, aes(x = val, y = group)) + geom_density_ridges(scale= 0.95)

Answer 1

看起来这样做的方法是使用stat_density而不是默认的stat_density_ridges。根据您链接到的文档：

请注意，默认stat_density_ridges会产生关节密度估算所有数据集。这可能无法产生所需的效果使用多面图时的结果。作为替代方案，您可以设置 stat = "density"使用stat_density。在这种情况下，它是必需的添加美学映射height = ..density..（参见示例）。

幸运的是，stat_density（与stat_density_ridges不同）了解审美weight并将其传递给基础density调用。你得到的结果如下：

ggplot(dat, aes(x = val, y = group)) +
  geom_density_ridges(aes(height=..density..,  # Notice the additional
                          weight=pweight),     # aes mappings
                      scale= 0.95,
                      stat="density") # and use of stat_density

..density..变量由stat_density自动生成。

注意：当您使用stat_density时，x轴范围的行为会略有不同：它会将密度图修剪到数据范围并删除漂亮的尾巴。你可以通过手动扩展x轴来轻松纠正这个问题，但我认为值得一提。

R：加权Joyplot / Ridgeplot /密度图？

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