我正在尝试制作密度值的直方图,并用密度函数的曲线(而不是密度估计值)覆盖它。
使用简单的标准正常示例,这里有一些数据:
x <- rnorm(1000)
我能做到:
q <- qplot( x, geom="histogram")
q + stat_function( fun = dnorm )
但是这给出了直方图的频率而不是密度。使用..density..
我可以在直方图上得到适当的比例:
q <- qplot( x,..density.., geom="histogram")
q
但现在这给出了一个错误:
q + stat_function( fun = dnorm )
有什么我没看到的吗?
另一个问题是,有没有办法绘制函数的曲线,如curve()
,但不是作为图层?
答案 0 :(得分:50)
你走了!
# create some data to work with
x = rnorm(1000);
# overlay histogram, empirical density and normal density
p0 = qplot(x, geom = 'blank') +
geom_line(aes(y = ..density.., colour = 'Empirical'), stat = 'density') +
stat_function(fun = dnorm, aes(colour = 'Normal')) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), alpha = 0.4) +
scale_colour_manual(name = 'Density', values = c('red', 'blue')) +
theme(legend.position = c(0.85, 0.85))
print(p0)
答案 1 :(得分:31)
更接近Ramnath答案的替代方案,传递观察到的均值和标准差,并使用ggplot
代替qplot
:
df <- data.frame(x = rnorm(1000, 2, 2))
# overlay histogram and normal density
ggplot(df, aes(x)) +
geom_histogram(aes(y = stat(density))) +
stat_function(
fun = dnorm,
args = list(mean = mean(df$x), sd = sd(df$x)),
lwd = 2,
col = 'red'
)
答案 2 :(得分:0)
如何使用geom_density()
中的ggplot2
?像这样:
df <- data.frame(x = rnorm(1000, 2, 2))
ggplot(df, aes(x)) + geom_histogram(aes(y=..density..)) + geom_density(col = "red")