用 ggplot 绘制密度直方图答案

【问题标题】：ploting DENSITY histograms with ggplot用 ggplot 绘制密度直方图
【发布时间】：2014-08-20 21:03:45
【问题描述】：

如何将这两个向量中值的密度同时绘制为两个直方图：

interactors1 = c(-6.4, -3.7, -7.7, -4.6, -2.0, -5.5, -3.3, -5.8, -5.0, -4.5,
                  3.2, -0.1, -3.0, -9.2, -3.1, -8.5, -5.4, -9.1, -7.7,  2.2,
                  1.7,  3.4, -8.6, -0.5, -8.1)

和

noninteractors1 = c(-1, 0.1, 2.7, 0.4, 4.3)

在你问之前，是的，我确实检查了this post

我想使用 ggplot 而不是 hist，因为绘图看起来好多了。当我将数据融合到数据框中并绘制计数时，一切都很好 - 我明白了

interactors=data.frame(interactors1,noninteractors1)

ggplot(melt(interactors), aes(value, fill = variable)) 
      + geom_histogram(position = "dodge")

但是，我不需要计数，我需要密度。

当我这样做时

ggplot(melt(interactors), aes(value, fill = variable)) 
   + geom_histogram(aes(y=..density..),position = "dodge")

我得到了一个老生常谈的结果。这不可能是正确的，因为 densities*bins 的总和超过 1。我做错了什么？任何帮助将不胜感激。

附：我尝试发布情节，但它不让我......

【问题讨论】：

如果您希望它加起来为 1，则应添加 binwidth=1。否则密度加起来为 1/binwidth，这是由 ggplot 自动设置的（带有警告）。一般来说，我建议不要忽视警告信息......
当我指定并明确指定 binsidth=1 时，我得到一个直方图，其中 bins*density 的总和似乎不等于 1。它看起来肯定比不指定 bin 中断更好，但我如何解释结果？大家干杯。

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

如果不想设置 binwidth = 1，可以将 y 值乘以 binwidth。例如：

m + geom_histogram(binwidth = 0.5, aes(y = (..density..)*0.5))

这允许您改变 binwidth 并创建具有适当比例的频率直方图。

【讨论】：

【解决方案2】：

感谢 Jaap 和 Philippe 的回复，非常感谢。我在 Google 上找到了我要查找的内容，但也会在此处发布 - 信息越多越好。

为了使密度之和等于 1，必须指定 binwidth=1（感谢 Jaap）。当 bin 不等于 1 时，密度之和不等于 1。而是密度*bin 宽度的乘积之和等于 1。当 binwidth=1 时，每个矩形的高度（密度）为等于您的变量具有 value=x 的概率。当 binwidth!=1 时，其概率等于矩形的面积，即密度*矩形的宽度/bin 的大小/。

祝大家好运。 :)

【讨论】：

我认为如果你只是用这个答案编辑你的问题并删除这个答案会更好

【解决方案3】：

试试这个

data=(melt(interactors))
ggplot(data, aes(x=value, fill=variable)) + geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth = 1)

【讨论】：

当我指定 bins 并明确指定 binsidth=1 时，我得到一个直方图，其中 bins*density 的总和似乎不等于 1。它看起来肯定比不指定 bin 好休息，但我如何解释结果？大家干杯。
bindwidth 参数似乎与中断具有相同的效果。事实上geom_histogram使用stat_bin函数。因此，您可以这样编写直方图：ggplot(data, aes(x=value, fill=variable)) + stat_bin(aes(y=..density..), breaks = seq(-10,5,by=1), position = "dodge") 并获得与以前相同的结果。这里的好处是它的语法与hist 的通用方法相同。你确定binsidthargument 吗？我对此一无所知。第二个选项是将您的结果与通用方法进行比较。
这会产生与以前相同的结果。我的问题是，我可以指定 binwidths 并让所有内容加起来为 1。如果没有，我如何解释数据。这是我的一个示例直方图（不在上面的两个向量上，见下图）。如果这些值加起来不等于 1，我怎么知道发生了什么？我可以直接比较两个分布吗？
为此，我认为geom_density() 函数更专用。此函数调用基础包stats 中的density 函数并使用相同的参数和算法。您可以在?stat_density 尤其是?density 中找到这两个函数的所有详细信息。希望对您有所帮助。