este foro ya que me ayudó bastante para producir el código, que me espera para devolver un histograma de una variable específica superpuestas con sus empírica de la curva normal. He utilizado ggplot2 y stat_function a escribir el código.
Por desgracia, el código producido un complot con la correcta histograma pero la curva normal es una línea recta de cero (línea roja en la parcela producido por el código siguiente).

Para este ejemplo mínimo he utilizado el mtcars conjunto de datos – el mismo comportamiento de ggplot y stat_function se observa con mi conjunto de datos original.

Este es el código se escribió y se utilizará:

library(ggplot2)
mtcars
hist_staff <- ggplot(mtcars, aes(x = mtcars$mpg)) + 
  geom_histogram(binwidth = 2, colour = "black", aes(fill = ..count..)) +
  scale_fill_gradient("Count", low = "#DCDCDC", high = "#7C7C7C") +
  stat_function(fun = dnorm, colour = "red")
print(hist_staff)

También he tratado de especificar dnorm:

stat_function(fun = dnorm(mtcars$mpg, mean = mean(mtcars$mpg), sd = sd(mtcars$mpg))

Que no salió bien – un mensaje de error devuelto afirmando que los argumentos no son numéricos.

Espero que la gente me puede ayudar! Muchas gracias de antemano!

Mejor, Jannik

stat_function(fun = dnorm, arg = list(mean = mean(mtcars$mpg), sd = sd(mtcars$mpg)))
stat_function(fun = dnorm, args = lista(media = mean(mtcars$mpg), sd = sd(mtcars$mpg)))
los comentarios pertenecen, bien, Comentarios y (b) la búsqueda de «r parámetro de la función parcial coincidencia», antes de decidirse a hacer, dijo al comentar sobre el código de trabajo.
Este enlace da una mejor solución. stackoverflow.com/questions/5688082/…

OriginalEl autor Jannik | 2015-03-21

1 Comentario

  1. 18

    Su curva y los histogramas son diferentes y las escalas y la no verificación de la página de ayuda stat_function, de lo contrario, a usted le he puesto los argumentos en una list, como claramente muestra en el ejemplo. Usted también no están haciendo el aes derecho en su inicial ggplot llamada. Yo sinceramente sugieren golpear más tutoriales y libros (o, como mínimo, de las páginas de ayuda) vs aprender ggplot por etapas en.

    Una vez a solucionar el stat_function arg problema y la ggplot``aes problema, que necesita para enfrentarse a la escala del eje y de la diferencia. Para hacer eso, necesitas cambiar la y por el histograma para el uso de la densidad de los stat_bin calcula el marco de datos:

    library(ggplot2)
    
    gg <- ggplot(mtcars, aes(x=mpg))
    gg <- gg + geom_histogram(binwidth=2, colour="black", 
                              aes(y=..density.., fill=..count..))
    gg <- gg + scale_fill_gradient("Count", low="#DCDCDC", high="#7C7C7C")
    gg <- gg + stat_function(fun=dnorm,
                             color="red",
                             args=list(mean=mean(mtcars$mpg), 
                                      sd=sd(mtcars$mpg)))
    
    gg

    Trazado de la curva normal sobre histograma con ggplot2: Código produce en línea recta a 0

    Es allí una manera de tener la curva de color rojo se extienden a y=0?
    Es allí una manera de hacer este trabajo cuando el terreno es facetas entre múltiples factores?
    Ampliar a y=0, u puede ajustar el x-escala para el valor adecuado. gg <- gg + scale_x_continuous(limits = c(0, 40))

    OriginalEl autor hrbrmstr

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