将DNorm线添加到直方图
是一种数据可视化技术，用于对数据集进行分布分析和比较。DNorm线是一条曲线，通常是一条垂直于直方图的线。它的位置和形状可以反映数据的特征和统计信息。
添加DNorm线的目的是更好地理解数据分布，并帮助识别异常值、趋势和模式。它可以帮助我们回答一些关键问题，如数据的中心趋势、偏斜程度和离散程度。
分类：DNorm线可以用于任何类型的数据集，包括数字、文本和时间序列数据。
优势：添加DNorm线有以下几个优势：
- 可视化数据分布：通过DNorm线，可以更直观地了解数据集的整体形态，快速识别数据的分布特征。
- 发现异常值：DNorm线的位置可以帮助我们发现数据集中的异常值或离群点，从而提醒我们可能存在的数据质量问题。
- 分析数据趋势：DNorm线可以显示数据的中心趋势，例如均值、中位数或众数，帮助我们发现数据集中的潜在模式和趋势。
- 评估数据分散：通过观察DNorm线的宽度和形状，可以了解数据的离散程度和分散性，帮助我们评估数据的可信度和质量。
应用场景：DNorm线可以应用于各种领域和场景，例如：
- 数据分析与探索：在数据分析过程中，添加DNorm线可以提供对数据分布的更深入理解，帮助发现数据集的特点和规律。
- 异常检测与质量控制：通过观察DNorm线的位置，可以发现异常数据或低质量数据，从而进行数据清洗和质量控制。
- 趋势分析与预测：通过观察DNorm线的中心趋势，可以了解数据集中的模式和趋势，辅助进行趋势分析和未来预测。
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3回答
我需要绘制一个数据(权重)的直方图，上面覆盖着一条预期正态分布的线 我对R和统计完全陌生。我知道我可能从根本上弄错了频率密度和dnorm，但我被卡住了。 weights <- c(97.6,95,94.3 ,92.3 ,90.7 ,89.4 ,88.2 ,86.9 ,85.8 ,85.5 ,84.4 ,84.1 ,82.5 ,81.4 ,80.8 ,80 ,79.8 ,79.5 ,78.4 ,78.4 ,78.2 ,78.1 ,78 ,77.4 ,76.5 ,75.4 ,74.8 ,74.1 ,73.5 ,73.2 ,73 ,72.3 ,72.3 ,72.2 ,71.8 ,71.
浏览 28提问于2019-05-20得票数 1
1回答
我需要使用curve()和dnorm()在直方图上覆盖正态分布。dnorm不应该有我的数据的参数，而是一个平均值=0和sd = 5的广义正态分布。
使用这个站点和大量教程，我希望代码是
hist(mtcars$mpg)
curve(dnorm(x, 0, 5), add= TRUE, col="red")
但我得到的只是一条直线。如果我使用一个独立的例子，去掉add=TRUE，我就得到了所需的密度函数：
curve(dnorm(x, 0, 5), col="red")
有人知道我犯了什么错误吗？
浏览 1提问于2022-01-23得票数 0
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1回答
带密度线的直方图
、、
我想用密度线绘制直方图。下面的代码不工作。知道为什么吗？
control <- c(4.17,3.05,5.18,4.01,6.11,4.1,5.17,3.57,5.33,5.59,
4.66,5.58,3.66,4.50,3.90,4.61,5.62,4.53,6.05,5.14)
hist(control,col="gray",xlab="Utility",prob=TRUE,
main="Histogram of individual utilities")
curve(dnorm(control,mean=me
浏览 2提问于2014-11-14得票数 2
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4回答
我已经设法在网上找到如何覆盖一个正常曲线到一个直方图在R，但我想保留正常的“频率”的y轴的直方图。请参阅下面的两个代码段，并注意在第二个代码段中，y轴被替换为"density“。我如何保持y-轴作为“频率”，因为它是在第一个情节。
作为奖励：，我也想在密度曲线上标记SD区域(最多3 SD)。我该怎么做？我尝试了abline，但是这条线延伸到了图形的顶部，看起来很难看。
g = d$mydata
hist(g)
g = d$mydata
m<-mean(g)
std<-sqrt(var(g))
hist(g, density=20, breaks=20, prob=
浏览 7提问于2013-11-19得票数 81
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1回答
我想绘制一个类似于R中的直方图(如果可能的话，不需要安装额外的库)。
图像应包含直方图、标号表示频率、标准偏差曲线、平均线和表示标准差距离的线，如在+1、-1 SD处的红线、在+2、-2 SD处的黄线和在+3、-3 SD处的绿线。
这是绘制多个直方图的代码，但它无法绘制标准偏差曲线。标准偏差的试验代码取自。
library(xts)
dimension = function(df){
kk = dim(df)[2];
x = round(sqrt(kk),0);
y = ceiling(kk/x);
return(c(x,y))
}
set.seed(3)
E
浏览 2提问于2016-02-15得票数 2
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1回答
我想弄清楚如何可视化年龄直方图上的标准差。在代码1中，提供了年龄超过频率的直方图。请注意，频率代表直方图中的人数(即大约550人年龄在70-75岁之间)。然而，我想要可视化的方式是提供代码2，但是请注意，直方图显示的是密度而不是频率。当我尝试代码3时，钟形曲线的线是平的.有人知道怎么解决这个问题吗？
代码1:
#PROVIDE HISTOGRAMS OF AGE AND TOTAL.DAYS.IN.HOSPITAL
hist(
dataset15$Age, las=1,
main="Histogram of Age", xlab="AGE", ylab=
浏览 2提问于2020-03-20得票数 1
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我试图绘制一个点直方图(一个用点而不是条形图来显示值的直方图)，它是以日志缩放的。结果应该如下所示：
MWE:
让我们模拟一些数据：
set.seed(123)
d <- data.frame(x = rnorm(1000))
为了得到点直方图，我需要首先计算直方图数据(hdata)。
hdata <- hist(d$x, plot = FALSE)
tmp <- data.frame(mids = hdata$mids,
density = hdata$density,
counts = hd
浏览 11提问于2015-06-26得票数 3
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我想在直方图中添加一条密度线(实际上是正常密度)。
假设我有以下数据。我可以用ggplot2绘制直方图
set.seed(123)
df <- data.frame(x = rbeta(10000, shape1 = 2, shape2 = 4))
ggplot(df, aes(x = x)) + geom_histogram(colour = "black", fill = "white",
binwidth = 0.01)
我可以使用以下方法添加密度
浏览 1提问于2014-12-26得票数 9
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2回答
在直方图上叠加正态分布
、、、
可能重复：
很抱歉，这可能是个简单的问题，但我有个小问题。
我创建了一个基于mean=0.65和sd=0.015的二项分布10000个样本的直方图。直方图本身看起来很好。但是，我需要在此基础上覆盖一个正态分布(具有相同的均值和标准偏差)。目前，我有以下几点：
(x，data=prob，geom=“直方图”，binwidth=.05) + stat_function(geom="line"，fun=dnorm，arg=list(mean=0.65，sd=0.015))
一个分布出现了，但它很小。这很可能是因为平均数上升到近2000，而正态分布要小得多。简单地说，它并不像R自
浏览 1提问于2011-11-13得票数 2
我尝试在R中制作一个直方图，以及描述直方图的正常曲线，如下所示：
w<-rnorm(1000)
hist(w,col="red",freq=F,xlim=c(-5,5))
curve(dnorm(w),-5,5,add=T,col="blue")
但是，当我尝试用曲线函数绘制正常曲线时，显示了以下错误：
Error en curve(dnorm(w), -5, 5, add = T, col = "blue") :
'expr' must be a function, or a call or an expressi
浏览 6提问于2012-01-29得票数 10
回答已采纳
我试图使用R中的lines()函数绘制正态分布的拟合线，但它产生了一个错误。数据是SP500，我正在尝试比较SP500的对数回报分布与具有计算平均值和标准差的正态分布。
SP500_R = diff(log(SP500['2008/2009']))
# compare the log return with normal distribution using dnorm function
mu = mean(SP500_R, na.rm=T)
sigma = sd(SP500_R, na.rm=T)
hist(SP500_R, nclass = 20, probabilit
浏览 4提问于2019-06-23得票数 1
2回答
我首先绘制一组模拟数据的直方图，然后用一种颜色填充条形图。然后，加入模拟数据的密度函数的线，使之具有不同的颜色。现在，我想使用图例来显示一种颜色(直方图的填充颜色)用于样本，而另一种(线条的颜色)表示理论密度。我怎样才能做到这一点？
代码如下
require(ggplot2)
df <- data.frame(x=rnorm(10^4))
p <- ggplot(df, aes(x=x)) + geom_histogram(aes(y=..density..), fill='steelblue', colour='black', alpha
浏览 3提问于2014-06-01得票数 6
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我正试图用ggplot2绘制一个直方图。
我用R写了一个简单的代码
dnorm.count <- function(x, mean = 0, sd = 1, log = FALSE, n = 1, binwidth = 1){
n * binwidth * dnorm(x = x, mean = mean, sd = sd, log = log)
}
mtcars %>%
ggplot(aes(x = mpg)) +
geom_histogram(bins =60,color = "white", fill = "#9FE367",
浏览 2提问于2018-06-14得票数 0
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3回答
在R中，我可以将正常曲线重叠成密度直方图:最终，我可以将密度直方图转换为概率直方图：
a <- rnorm(1:100)
test <-hist(a, plot=FALSE)
test$counts=(test$counts/sum(test$counts))*100 # Probability
plot(test, ylab="Probability")
curve(dnorm(x, mean=mean(a), sd=sd(a)), add=TRUE)
但我不能再重叠正常的曲线，因为它超出了规模。
有解决办法吗？也许是第二个Y轴
浏览 0提问于2015-10-12得票数 1
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我一直在寻找用网格中的“直方图”函数制作重叠的分组直方图的方法，我已经找到了的答案。
histogram( ~Sepal.Length,
data = iris,
type = "p",
breaks = seq(4,8,by=0.2),
ylim = c(0,30),
groups = Species,
panel = function(...)panel.superpose(...,panel.groups=panel.histogram,
col=c("cyan","magenta",
浏览 0提问于2015-12-04得票数 0
3回答
我正在尝试制作一个密度值的直方图，并将其与密度函数(而不是密度估计)的曲线叠加。
使用一个简单的标准正态示例，下面是一些数据：
x <- rnorm(1000)
我可以这样做：
q <- qplot( x, geom="histogram")
q + stat_function( fun = dnorm )
但这给出了直方图的频率尺度，而不是密度。使用..density..，我可以在直方图上获得适当的比例：
q <- qplot( x,..density.., geom="histogram")
q
但现在这给出了一个错误：
q + stat_
浏览 0提问于2011-04-17得票数 60
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2回答
我正在尝试绘制一条曲线，该曲线遵循我的数据的直方图趋势，我已经环顾四周，并尝试了其他人的代码，但我仍然得到了一条平坦线。以下是我的代码 hist(Ferr,xlab = "Ferritin Plasma Concentration", ylab = "Frequency", main = "Histogram of Ferritin
Plasma Concentration", xlim = c(0,250), ylim = c(0,50), cex.axis=0.8, cex.lab=0.8,cex.main = 1)
curve(dnor
浏览 35提问于2021-04-20得票数 0
我如何在同一张图上重叠3个直方图，每个直方图都有自己的正态分布？有像这样的图表吗？图中显示了分子运动100、1000和10000次时的最后几个点：
我已经在R上有了自己的正态分布的直方图，我使用了这个代码。
# histograms
b=read.csv("pruebab.csv")
b=b$pruebab
hist(b, freq = F,
ylab = "Densidad",
xlab = "Alturas (cm)", main = "")
curve(dnorm(x, mean(
浏览 0提问于2017-11-09得票数 0
我正在绘制以下直方图：
library(palmerpenguins)
library(tidyverse)
penguins %>%
ggplot(aes(x=bill_length_mm, fill = species)) +
geom_histogram() +
facet_wrap(~species)
对于每个直方图，我想添加一个正态分布到每一个直方图，每种平均和标准偏差。
当然，我知道在开始使用ggplot命令之前，我可以计算特定于组的平均值和SD，但我不知道是否有一种更聪明、更快的方法来做到这一点。
我试过：
penguins %>%
浏览 6提问于2021-01-27得票数 3
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我想在一些以直方图格式绘制的数据上绘制一条正常曲线。我认为这会相对简单。到目前为止，我有：
x = rnorm(2000, mean=-5, sd=4)
a_hist = ggplot() +
geom_histogram(aes(x), fill='darkred') +
stat_function(fun=dnorm, args(list(mean=-5, 4)))
这就得到了除了正常曲线之外的所有东西。我猜这是因为轴的原因，但当我试图摆弄均值/SD/计数时，它仍然没有显示出来。我还认为这可能是因为aes映射。但是ggplot不允许我将数据放入基本ggplot调
浏览 0提问于2020-06-05得票数 0
2回答
我写了这段代码
RendBio= RtBio
m<-mean(RtBio)
std<-sqrt(var(RtBio))
hist(RendBio, density=20, prob=TRUE,
xlab="Rendimientos Bio Pappel", ylim=c(0, 20),
main="normal curve over histogram", col="brown1")
curve(dnorm(x, mean=m, sd=std),
col="darkgoldenrod1
浏览 0提问于2014-04-26得票数 0
1回答
我有一个直方图和一条曲线，我想把它们画在一个图表上。我该怎么做呢？
hist(rexp(n, 3))
curve(dnorm, from=0, to=1, n)
浏览 0提问于2018-01-25得票数 0
1回答
我试图在R中绘制一个直方图，并将它与来自不同分布的密度覆盖起来。它在常规直方图中运行得很好，但是我无法让它与ggplot2包一起工作。
a <- dataset$age
下面是我的常规直方图的代码：
Histogram_for_age <- hist(a, prob=T, xlim=c(0,80), ylim=c(0,0.055), main="Histogram for age with density lines", xlab="age")
mean <- mean(a)
sd <- sd(a)
现在，密度的线/曲线：
lines
浏览 1提问于2014-04-28得票数 3
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1回答
我在DataCamp中关注了一些关于R的类，有时当我将代码从datacamp复制到R-studio时，我会遇到问题，但通常，我会在这里或一般在线上找到答案。然而，这一次我不明白错误是什么，也不知道如何修复它。当我在R-studio中运行以下代码将这条线添加到直方图中时，我得到了太多的线，而不是在Datacamp中得到的一条线。代码如下： library(qrmdata)
# Load DJ index
data("DJ")
DJX <- diff(log(DJ))["2008/2009"]
djx <- unclass(DJX)
# Calc
浏览 17提问于2019-03-12得票数 0
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我想知道为什么polygon()在双面曲线(底部图片)上工作得很好，但是不能正确地工作在同一曲线的一半(顶层图片)上？
我很感激简短的解释。
par(mfrow = c(2, 1))
gg = curve(dnorm(x), -4, 0) # Not working!
polygon(gg, col = 2)
gg = curve(dnorm(x), -4, 4) # Working!
polygon(gg, col = 2)
浏览 3提问于2017-07-29得票数 1
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2回答
直方图、密度核和正态分布
、、、、
我想绘制一个直方图，密度(高斯核)和拟合的相应正态分布，安联SE公司的简单损失。(这意味着，简单的损失减去简单的回报)
我有以下代码：
hist(alvsloss,breaks = 100, freq=F,main="Histogramm,
density curve (gaussian kernel) of Allianz simple losses ",xlab="loss in percent",ylab="density")
lines(density(alvsloss), col="red", lwd=2)
curve
浏览 2提问于2013-03-14得票数 1
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2回答
我正在尝试用一个点阵包来显示多个直方图。
到目前为止，这是我的代码：
histogram(~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10, data=mydata,
type = "density",layout=c(5,2),
panel=function(x, ...) {
panel.histogram(x, ...)
panel.mathdensity(dmath=dnorm, col="black",
浏览 2提问于2012-12-05得票数 3
我想要显示值不堆叠的多个组的直方图。我通过以下方式完成此操作：
dat <- data.frame(x = seq(-3, 3, length = 20))
dat$y <- dnorm(dat$x)
dat$z <- dnorm(dat$x, mean = 2)
p <- ggplot(dat, aes(x = x)) +
geom_bar(aes(y = y), stat = "identity", alpha = .5, fill = "red") +
geom_bar(aes(y = z), stat = "i
浏览 1提问于2015-04-05得票数 1
2回答
我在R中的代码中挣扎了一下，我试图在同一张图中创建6个不同的直方图。它工作得很好，但我需要在6个直方图中的每个直方图中放置一条垂直线。我正在使用的代码可能如下所示：
require(ggplot2)
require(reshape2)
require(gdata)
MC_beta=rbind(rnorm(1000,-2,0.1),rnorm(1000,-1,0.1),rnorm(1000,0,0.1),rnorm(1000,0.5,0.1),rnorm(1000,1,0.1),rnorm(1000,2,0.1))
df <- data.frame(MC_beta[1,], MC_b
浏览 4提问于2014-04-17得票数 4
回答已采纳
我看过类似的问题，但我无法根据他们的回答来解决我的问题。我有一个身体质量指数的直方图。我已经找到了数据的均值和标度，我正在尝试用相同的数据的均值和标度覆盖一个正常的pdf，以将其与直方图进行比较。
这是我到目前为止所拥有的。
我使用hist(BMI)来绘制直方图。我发现平均值(BMI)为26.65，sd(BMI)为3.47。
我正在尝试使用曲线函数在直方图上绘制具有相同参数的正常曲线。
曲线(dnorm(x，均值= 26.65，sd = 3.47)，add = T，col = "red")
如您所见，在直方图的最底部几乎看不到红色曲线。为什么会发生这个错误？
谢谢。
浏览 3提问于2016-02-14得票数 0
1回答
我有下面的ggplot直方图
library(ggplot2)
set.seed(1)
df <- data.frame(PF = 10*rnorm(1000))
ggplot(df, aes(x = PF)) +
geom_histogram(aes(y =..density..),
breaks = seq(-50, 50, by = 10),
colour = "black",
fill = "white") +
stat_
浏览 5提问于2022-06-01得票数 0
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1回答
我有来自温度传感器的数据。我想用正态分布覆盖在上面来绘制直方图。我希望覆盖不是平坦的，但由于某种原因，它是一条平坦的线。为什么？
我有一个想法，这是因为数据有点离散。传感器记录的温度约为0.2摄氏度，因此它向上舍入为0.2摄氏度。我的数据有几千分，但当我使用unique(temperature$VALUE)时，我得到了70分。这会是一个问题吗？如果是，我如何修复我的R代码？
ggplot(temperature, aes(VALUE)) + geom_histogram(binwidth = 0.05) +
stat_function(geom="line", fun=d
浏览 0提问于2016-03-21得票数 0
2回答
绘制理论密度直方图的R？
、、、
我想知道是否可以为R中给定的连续分布绘制一个理论密度直方图？
所谓理论直方图，我指的是不基于R中可用的随机变量生成器(如hist(rnorm(1e4)))的直方图。相反，一个直方图，完全匹配的概率密度函数(，pdf，)的连续分布，为用户定义的支持(即，随机变量的范围)的可调中断。
作为R中的一个例子，我们知道支持 -5到5的标准正态分布的pdf在理论上是由下面的R码得到的。
In R，，我们能把这个精确的理论pdf转换成相应的理论密度直方图吗？对于如何在R中做到这一点，有什么建议吗？
c = curve(dnorm(x), -5, 5, n = 1e4)
浏览 3提问于2017-06-22得票数 0
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1回答
我正在实现Lowe的方法"SIFT"，用于在图像中查找和描述特征。
我找到了兴趣点，现在我要描述它们:使用Lowe的方法，我计算了keypoint周围区域的大小和梯度，并创建了一个高斯加权直方图，有36个桶，每个对应于10度的方向。对于每个keypoint，都有一个直方图。每个垃圾箱都是那个方向的加权震级之和。一个来自aishack.in：的例子
回收箱的大小在80%以内的最大箱，是一个新的关键点。在描述之后，本文指出：“最后，抛物线与每个峰值最接近的3个直方图值相匹配，从而对峰值位置进行插值，以获得更好的精度”。我不确定我是否明白。
据我理解，这意味着峰值，左边和右边的峰值，
浏览 1提问于2015-10-03得票数 2
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1回答
我有一张名叫join_boin的桌子。有4列。
list <- c("a", "b", "c", "d)
function <- function(a){
for (i in list){
table %>%
ggplot(aes(!!as.name(i)))+
geom_histogram(aes(y=amount)) +
stat_function(fun = dnorm, args = list(mean = mean(table$a), sd = sd(table$
浏览 1提问于2021-08-19得票数 1
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2回答
R:生成混合分布的函数
、、、、
我需要从混合分布中生成样本
40%的样本来自高斯(mean=2，sd=8)
20%的样品来自柯西(location=25，scale=2)
40%的样本来自高斯(平均值= 10，sd=6)
为此，我编写了以下函数：
dmix <- function(x){
prob <- (0.4 * dnorm(x,mean=2,sd=8)) + (0.2 * dcauchy(x,location=25,scale=2)) + (0.4 * dnorm(x,mean=10,sd=6))
return (prob)
}
然后用以下方法进行测试：
foo = seq(-5,5,b
浏览 4提问于2014-05-05得票数 6
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1回答
我想为一个叫做"Dist“的向量绘制一个直方图，它有正态分布，并且用人口的参数覆盖一条正常曲线。我在堆栈溢出中发现了几篇关于相同主题的文章，但没有一篇针对我收到的错误消息。
plot1 <-ggplot(data = dist) +
geom_histogram(mapping = aes(x = dist), fill="steelblue", colour="black", binwidth = 1) +
ggtitle("Frequences")
我尝试了几种方法来在前面的图中添加一条正常曲线：
首先，向直
浏览 2提问于2020-04-21得票数 1
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2回答
谁能给我解释一下？如果我运行以下命令
repet <- 10000
size <- 100
p <- .5
data <- (rbinom(repet, size, p) - size * p) / sqrt(size * p * (1-p))
hist(data, freq = FALSE)
x = seq(min(data) - 1, max(data) + 1, .01)
lines(x, dnorm(x), col='green', lwd = 4)
然后，我得到了直方图和理论密度的合理一致(由于中心极限定理)。
如果我使用
hist(
浏览 1提问于2016-03-02得票数 2
我想知道是否有一个图形参数只能向上移动rug()并将其放置在"0“点(如下图所示；直方图的底部)？
注意：，我可以在rug()调用中使用line =，但它可能不那么精确。
x = rnorm(1e2) ; y = dnorm(x)
hist( x, freq = F , ylim = c(-max(y), max(y)) )
rug( x )
浏览 3提问于2017-05-28得票数 1
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1回答
直方图覆盖不可见
、、
我需要在同一数据集的直方图上叠加基于该数据集的正态分布曲线。 我分别得到了直方图和正常曲线。但是，当使用曲线函数中的add = TRUE属性将曲线合并到直方图时，曲线只会保持一条平坦的直线。 我确实尝试过调整xlim和ylim来检查它是否工作，但没有得到预期的结果，我对如何设置(x和y)限制以同时适合直方图和曲线感到困惑。 有什么建议吗？我的数据集是100个人每天步行距离的一组值，范围从min =0.4 to到max =10 to bd.m <- read_excel('walking.xlsx')
hist(bd.m, ylim = c(0,10))
curve(dn
浏览 11提问于2020-04-17得票数 0
回答已采纳
当创建一个函数的密度图与值之间的急剧转换时，我得到了一条对角线，而不是一条锋利的垂直线。
我试着绘制一个正态分布的密度图，在某个点上发生突然的尺度变化。我得到的图是通过做垂直线对角线来平滑过渡，这不是我想要的。
dnorm_segment <- function(x, c=1, factor1 = 1, factor2 = 1)
dnorm(x)*ifelse(x<=c, factor1, factor2)
ggplot(data.frame(x=c(0, 2)), aes(x)) + stat_function(fun = dnorm_segment, args =
浏览 0提问于2019-06-14得票数 0
回答已采纳
如何使用ggplot将任意参数分布叠加到直方图上？
我做过基于的尝试，但我不明白缩放因子从何而来。这种方法合理吗？如何将其修改为使用ggplot？
下面是使用此方法绘制正态分布和对数正态分布的一个示例：
## Get a log-normalish data set: the number of characters per word in "Alice in Wonderland"
alice.raw <- readLines(con = "http://www.gutenberg.org/cache/epub/11/pg11.txt",
浏览 0提问于2012-06-27得票数 9
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我希望你们中的一些人能帮助我。我正在处理一个在我的直方图中用x-log标度绘制正常拟合的图。我使用对数标度，因为我的数据的正常直方图有一个很长的尾巴。我的代码是这样的..
breaks<- c(0,0.01, 0.05, 0.1,0.2,0.5,1,2,5,10,20,50,100,200,300) #bins
major <- c(0.1,1,10,100)
H <- hist(log10(B),plot=B) #using data "B"
plot(H$mids,H$counts,type="n",
xaxt="n"
浏览 5提问于2013-11-13得票数 1
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基本上，我在绘制相对频率直方图时遇到了麻烦，因为当我绘制数据时，我的y轴总是大于1。我还想在顶部叠加一个正态分布，但是它似乎永远不会起作用。
到目前为止，我已经生成了：
我尝试了多种绘制直方图的方法，如hist()，truehist()和plot()等。
truehist(aest,freq=TRUE, xlab = "Average Est", col="blue")
curve(dnorm(x,mean(aest),sd(aest)),col="red", add=TRUE, lwd=2)
legend("topright",
浏览 13提问于2019-08-08得票数 1
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有人能帮我弄清楚为什么与线直方图相比，错误条被移动了一点吗？我希望在每条线直方图的中心有错误条。
#mc and data are two dataframes.
norm = np.empty_like(mc['variable'])
bins=np.linspace(0,30,101)
binw=bins[1]-bins[0]
xc = bins[1:]-binw*0.5
hist_mc_corr,_ = np.histogram(mc['variable'].values, density=False, weights=mc['weight_mc
浏览 0提问于2018-06-18得票数 0
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R中有法向曲线和误差条的直方图
、、、、
#import data
data = diameters$V1
error = .005 #mm
#make histogram
h <- hist(data, breaks = "FD", density = 10,
col = "lightblue", xlab = "Diameter", main = "Overall")
# Make normal curve
xfit <- seq(min(data), max(dat
浏览 0提问于2019-01-18得票数 0
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当我创建一个直方图时，它看起来很像这样：
set.seed(1)
x <- 1:100
y <- x + rnorm(50)
y=round(y)
hist(y)
有没有办法让直方图看起来有点像这样？我只能得到一个带有柱状图的柱状图，我的绘图不需要这个柱状图。
我不想要黑色的箱子，实际上我只想要蓝色，绿色和红色的线。stackoverflow能为我指明正确的方向吗？
浏览 1提问于2011-05-17得票数 8
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我试图在R中的叠加柱状图上叠加法向密度曲线，使用ggplot。bsa是一种数值测量方法，分为两组:治疗组和对照组。
我已经为这两组创建了叠加直方图。在stat_function中，我得到了一个关于映射需要是未评估映射的列表的错误。
如能就如何做到这一点提出任何建议，将不胜感激。
ggplot(data=bsa, aes(x=bsa)) +geom_histogram(colours(distinct=TRUE)) + facet_grid(group~.) +
stat_function(dnorm(x, mean(bsa$bsa),sd(bsa$bsa)))+
ggtitle(
浏览 0提问于2015-09-16得票数 1
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我目前正在使用ggplot包来绘制具有N(0，1)密度覆盖的正态变量的直方图。我对这个包非常陌生，我使用的代码是
x = rnorm(1000)
qplot(x, geom = 'blank') +
geom_histogram(aes(y = ..density.., colour = 'Histogram'), legend = FALSE,
binwidth = 0.5, fill = "blue") +
stat_function(fun = dnorm, aes(c
浏览 0提问于2011-07-17得票数 3
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我正在尝试在R中的同一个图中绘制两个直方图上的两个正态分布。下面是我希望它是什么样子的一个示例： ? 这是我当前的代码，但我没有得到正确覆盖的第二个正态分布： g = R_Hist$`AvgFeret,20-60`
m<-mean(g)
std<-sqrt(var(g))
h <- hist(g, breaks = 20, xlab="Average Feret Diameter", main = "Histogram of 60-100um beads", col=adjustcolor("red", alpha.f
浏览 313提问于2020-08-27得票数 0
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