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各温度データポイントで観測されたイベントの数によってスケーリングされた、観測された温度の密度プロットを生成したいと思います。私のデータには、温度と[観測数]の2つの列が含まれています。

現在、次のように温度周波数のみを組み込んだ密度プロットがあります。

plot(density(Temperature, na.rm=T), type="l", bty="n")

各温度での観測数を考慮して、この密度をどのようにスケーリングしますか？たとえば、温度密度プロットをスケーリングして、高温/低温で各温度の観測値が多い/少ないかどうかを確認できるようにしたいと思います。

気温に重きを置くことができるものを探していると思いますか？

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weightsに引数を渡すことで、必要なものを取得できると思いますdensity。を使用した例を次に示します。ggplot

dat <- data.frame(Temperature = sort(runif(10)), Number = 1:10)
ggplot(dat, aes(Temperature)) + geom_density(aes(weights=Number/sum(Number)))
于 2012-09-27T16:30:45.960 に答える
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そして、これをベースで行うには（DanMのデータを使用）：

plot(density(dat$Temperature,weights=dat$Number/sum(dat$Number),na.rm=T),type='l',bty='n')
于 2012-09-27T16:50:10.327 に答える