有没有一种方法可以在R

Question

我有一个样本均值向量，我一直试图使用hist（x）和ggplot绘制概率直方图，但是bin超过1（这对于概率分布来说非常不寻常），然后我使用了PlotRelativeFrequency（ hist（x））函数强制R绘制概率直方图，它起作用了！但是我的问题是，我无法在直方图上绘制密度函数。当我使用lines（density（x））函数时，它绘制的密度函数偏离了图形。

Answer 1

由于您的问题是用ggplot标记的，因此我将给出一个ggplot答案。

要使直方图相对，必须设置aes(y = stat(density))使其积分为1。然后，可以为stat_function()提供任何理论分布的相关密度函数。缺点是您必须预先计算参数。

df <- data.frame(x = rnorm(500, 10, 2))

pars <- list(mean = mean(df$x), sd = sd(df$x))

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, aes(y = stat(density))) +
  stat_function(fun = function(x) {dnorm(x, mean = pars$mean, sd = pars$sd)})

接下来，我们可以使用核密度估计来绘制经验密度，这几乎可以自动完成所有工作：

ggplot(df, aes(x)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, aes(y = stat(density))) +
  geom_density()

最后，您可以看看这个stats function，它实际上是第一个版本的自动化。完全免责声明：我是该github存储库的作者。

library(ggnomics)
ggplot(df, aes(x)) +
  geom_histogram(binwidth = 1, aes(y = stat(density))) +
  stat_theodensity()