web-dev-qa-db-ja.com

Rのヒストグラムに密度曲線を当てはめる

曲線をヒストグラムに適合させる関数がRにありますか？

次のヒストグラムがあったとしましょう

hist(c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), rep(35, times=10), rep(45, times=4)))

正常に見えますが、歪んでいます。このヒストグラムを包み込むように歪んだ通常の曲線にフィットさせたい。

この質問はかなり基本的なものですが、インターネットでRの答えを見つけることができないようです。

rhistogramcurve-fittingr-faq
83
user5243421

あなたの質問を正しく理解していれば、おそらくヒストグラムとともに密度推定が必要です：

X <- c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), rep(35, times=10), rep(45, times=4))
hist(X, prob=TRUE)            # prob=TRUE for probabilities not counts
lines(density(X))             # add a density estimate with defaults
lines(density(X, adjust=2), lty="dotted")   # add another "smoother" density

しばらくしてから編集：

少しドレスアップしたバージョンを次に示します。

X <- c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), rep(35, times=10), rep(45, times=4))
hist(X, prob=TRUE, col="grey")# prob=TRUE for probabilities not counts
lines(density(X), col="blue", lwd=2) # add a density estimate with defaults
lines(density(X, adjust=2), lty="dotted", col="darkgreen", lwd=2)

それが生成するグラフとともに：

enter image description here

148
Dirk Eddelbuettel

そのようなことはggplot2で簡単です

library(ggplot2)
dataset <- data.frame(X = c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), 
                            rep(35, times=10), rep(45, times=4)))
ggplot(dataset, aes(x = X)) + 
  geom_histogram(aes(y = ..density..)) + 
  geom_density()

または、ダークのソリューションからの結果を模倣する

ggplot(dataset, aes(x = X)) + 
  geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 5) + 
  geom_density()
29
Thierry

これが私がやる方法です：

foo <- rnorm(100, mean=1, sd=2)
hist(foo, prob=TRUE)
curve(dnorm(x, mean=mean(foo), sd=sd(foo)), add=TRUE)

ボーナス演習は、ggplot2パッケージでこれを行うことです...

26
John Johnson

Dirk は、ヒストグラム上に密度関数をプロットする方法を説明しました。ただし、歪んだ正規分布のより強い仮定を使用して、密度ではなくプロットすることもできます。 sn package を使用して、分布のパラメーターを推定してプロットできます。

> sn.mle(y=c(rep(65, times=5), rep(25, times=5), rep(35, times=10), rep(45, times=4)))
$call
sn.mle(y = c(rep(65, times = 5), rep(25, times = 5), rep(35, 
    times = 10), rep(45, times = 4)))

$cp
    mean     s.d. skewness 
41.46228 12.47892  0.99527

Skew-normal distributed data plot

これはおそらく、スキューがより通常のデータでうまく機能します。

Another skew-normal plot

11
fmark

私も同じ問題を抱えていましたが、Dirkの解決策は機能しなかったようです。私は毎回この警告メッセージを受け取っていました

"prob" is not a graphical parameter

?histを読み、freq: a logical vector set TRUE by default.について見つけました

私のために働いたコードは

hist(x,freq=FALSE)
lines(density(x),na.rm=TRUE)
2
Matias Andina