如何在 R 中绘制 2 个图的 pdf（概率密度函数）答案

【问题标题】：How to plot pdf (probability density function) of 2 graphs in R如何在 R 中绘制 2 个图的 pdf（概率密度函数）
【发布时间】：2021-01-03 02:47:42
【问题描述】：

我正在尝试可视化两个分布的直方图，然后在同一个 pdf 图中可视化分布。

首先，我尝试从 µ = 6 och σ = 2 的正态分布中模拟 100 到 5000 次绘制。

尝试：

x <-rnorm(n=100, mean=6, sd=2)
hist(x, probability=TRUE)
y <-rnorm(n=5000, mean=6, sd=2)
hist(x, probability=TRUE)

我相信这对于可视化直方图是正确的。但是，我不明白如何在同一个图中显示两个图的 pdf。我找到了一个名为 pdfPlot() 的函数，但无法使其工作。

如何将 x 和 y 组合成一个图形并显示它们的 pdf？

【问题讨论】：

您在寻找curve(dnorm(x, mean = 6, sd = 2), from = 0, to = 12, add = TRUE, col = "black", lty = "dashed")吗？还是lines(density(x)) 和y 一样？

标签： r normal-distribution probability-density cdf

【解决方案1】：

您可以考虑选择ggplot2。如有必要，我会为您留下代码。您可以在数据框中设置变量，然后绘制它们。您可以从geom_histogram() 中删除position 的元素，以便在图中拥有其他视角。代码如下：

library(ggplot2)
set.seed(123)
#Code
x <-rnorm(n=100, mean=6, sd=2)
hist(x, probability=TRUE)
y <-rnorm(n=5000, mean=6, sd=2)
hist(x, probability=TRUE)
#Data
x <-rnorm(n=100, mean=6, sd=2)
y <-rnorm(n=5000, mean=6, sd=2)
xlab <- rep('x',100)
ylab <- rep('y',5000)
#Dataframe
df <- data.frame(value=c(x,y),lab=c(xlab,ylab),stringsAsFactors = F)
#Plot
ggplot(df,aes(x=value,fill=lab,color=lab,group=lab))+
  geom_histogram(aes(y = ..density..), alpha = 0.4,position = position_dodge())+
  geom_line(aes(y = ..density..,), stat = 'density',show.legend = F)

输出：

【讨论】：