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パッケージのfitdist関数を正規分布に当てはめました。、、およびをfitdistrplus使用して、以下に示すように 、、、および をそれぞれプロットできます。denscompqqcompcdfcompppcomphistogram against fitted density functionstheoretical quantiles against empirical onesthe empirical cumulative distribution against fitted distribution functionstheoretical probabilities against empirical ones

set.seed(12345)
df <- rnorm(n=10, mean = 0, sd =1)
library(fitdistrplus)
fm1 <-fitdist(data = df, distr = "norm")
summary(fm1)

denscomp(ft = fm1, legendtext = "Normal")

ここに画像の説明を入力

qqcomp(ft = fm1, legendtext = "Normal")

ここに画像の説明を入力

cdfcomp(ft = fm1, legendtext = "Normal")

ここに画像の説明を入力

ppcomp(ft = fm1, legendtext = "Normal")

ここに画像の説明を入力

fitdistでこれらのプロットを作成することに非常に興味がありggplot2ます。MWE は次のとおりです。

qplot(df, geom = 'blank') +
  geom_line(aes(y = ..density.., colour = 'Empirical'), stat = 'density') +  
  geom_histogram(aes(y = ..density..), fill = 'gray90', colour = 'gray40') +
  geom_line(stat = 'function', fun = dnorm, 
            args = as.list(fm1$estimate), aes(colour = 'Normal')) +
  scale_colour_manual(name = 'Density', values = c('red', 'blue'))

ここに画像の説明を入力

ggplot(data=df, aes(sample = df)) + stat_qq(dist = "norm", dparam = fm1$estimate)

fitdistでこれらのプロットの作成を開始するにはどうすればよいggplot2ですか?

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あなたはそのようなものを使うことができます:

library(ggplot2)

ggplot(dataset, aes(x=variable)) +
geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=.5, colour="black", fill="white") +
stat_function(fun=dnorm, args=list(mean=mean(z), sd=sd(z)), aes(colour =
"gaussian", linetype = "gaussian")) + 
stat_function(fun=dfun, aes(colour = "laplace", linetype = "laplace")) + 
scale_colour_manual('',values=c("gaussian"="red", "laplace"="blue"))+
scale_linetype_manual('',values=c("gaussian"=1,"laplace"=1))

dfunグラフィックを実行する前に定義するだけです。この例ではラプラス分布ですが、必要に応じて任意のものを選択し、さらに追加することができstat_functionます。

于 2015-07-30T20:07:56.117 に答える