R 데이터 세트를 사용하여 정규 분포도 만들기
사이버 101
R을 처음 접했습니다.
나는 각각 크기가 40 인 지수 분포에서 나온 1000 개의 표본 값의 평균에 대해 정규 확률 밀도 함수를 플로팅하려고합니다. 표본 평균의 분포는 대략 정규 분포 여야합니다.
내가 가진 문제는 플롯이 렌더링되는 방법에 있습니다. 아래를 참조하십시오.
다음은 내 "R"코드입니다.
#allocate list size to store means
meanOfSampleMeansVector <- numeric(1000)
#for 1000 iterations create 40 exponential random variable with variance of 0.2 units
for (i in 1:1000 ){
sample <- rexp(n=40,0.2)
#get mean of sample
meanOfSample <- mean(sample)
#set the mean in list
meanOfSampleMeansVector[i] <- meanOfSample
}
정규 확률 밀도 함수 생성
propDensity=dnorm(meanOfSampleMeansVector,mean(meanOfSampleMeansVector),sd(meanOfSampleMeansVector))
플로팅 방법 # 1 :
plot(meanOfSampleMeansVector,propDensity, xlab="x value", type="l",
ylab="Density", main="Sample Means of Exponential Distribution",col="red")
결과: 
플로팅을위한 접근법 # 2 :
plot(meanOfSampleMeansVector,propDensity, xlab="x value",
ylab="Density", main="Sample Means of Exponential Distribution",col="red")
결과: 
그러나 내가 원하는 것은이 그래프와 비슷한 것입니다.
chee.work.stuff
require(ggplot2)
qplot(meanOfSampleMeansVector,propDensity,geom="line")+
xlab("x value")+ylab("Density")+
ggtitle("Sample Means of Exponential Distribution")
나는 그것을 ggplot2
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