経験的密度とdnorm関数を使用したヒストグラムのオーバーレイ

debugcn 投稿 Dev

ペツィ

ggplotヒストグラム（y軸=カウント）を経験的および正規密度曲線でオーバーレイしたいと思います。私は試した：

library(ggplot2) 
set.seed(1234) 
v <- as_tibble(rnorm(1000, 10, 2.5)) 
ggplot(v, aes(x = value)) +
        geom_histogram(aes(y = ..density..), 
                       bins = 40,  colour = "black", fill = "white") +
        geom_line(aes(y = ..density.., color = 'Empirical'), stat = 'density') +     
        stat_function(fun = dnorm, aes(color = 'Normal'),
                         args = list(mean = 10, sd = 2.5)) +
        scale_colour_manual(name = "Colors", values = c("red", "blue"))

しかし、これはyスケールの密度を持っているので、y軸として頻度が必要です。

私の2番目の試行では、頻度（カウント）をy軸としてプロットを作成しましたが、経験的な密度のみを使用しました。

library(ggplot2)
set.seed(1234)
v <- as_tibble(rnorm(1000, 10, 2.5))
b  <- seq(0, 20, by = 0.5)
p1 <- ggplot(v, aes(x = value)) +
    geom_histogram(aes(y = ..count..), 
                   breaks = b,
                   binwidth = 0.5,  
                   colour = "black", 
                   fill = "white") +
    geom_line(aes(y = ..density.. * (1000 * 0.5),
                    color = 'Empirical'),
                    stat = 'density') +
    scale_colour_manual(name = "Colors", values = c("red", "blue"))

同じプロットにdnorm曲線も表示できませんでした。たとえば次の線を試してみると、x軸に密度曲線（青い線）が表示されました。

p2 <- p1 + stat_function(fun = dnorm, aes(color = 'Normal'),
                     args = list(mean = 10, sd = 2.5))
p2

（経験的な線のように）ビン幅で曲線を適応させる必要があると思いますが、それを行う方法がわかりません。

私はSOでこの問題を検索し、多くの同様の質問を見つけることができました。しかし、それらはすべて、私の最初の試行（y軸として密度を使用）、カウント軸を使用した経験的なオーバーレイ（2番目の試行）、または私がよく知らない他の（基本）プロットコマンドのいずれかに対処しました。

ペツィ

@ user20650からのリンクに従ってコードを書き直し、@ PatrickTによる回答を問題に適用しました。

library(ggplot2)
n = 1000
mean = 10
sd = 2.5
binwidth = 0.5
set.seed(1234)
v <- as_tibble(rnorm(n, mean, sd))
b  <- seq(0, 20, by = binwidth)
ggplot(v, aes(x = value, mean = mean, sd = sd, binwidth = binwidth, n = n)) +
    geom_histogram(aes(y = ..count..), 
           breaks = b,
           binwidth = binwidth,  
           colour = "black", 
           fill = "white") +
    geom_line(aes(y = ..density.. * n * binwidth, colour = "Empirical"),
           size = 1, stat = 'density') +
    stat_function(fun = function(x) 
           {dnorm(x, mean = mean, sd = sd) * n * binwidth}, 
           aes(colour = "Normal"), size = 1) +
    labs(x = "Score", y = "Frequency") +
    scale_colour_manual(name = "Line colors", values = c("red", "blue"))

決定的な変更は、stat-functionnとbinwidthに必要な適応が提供されるラインにあります。さらに、パラメータをaes（）に渡すことができることを知りませんでした。