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やりたいことはシンプルに聞こえます。平均 100、標準偏差 15 の R を使用して通常の IQ 曲線をプロットしたいと考えています。次に、データの散布図をその上に重ねられるようにしたいと考えています。

誰でもこれを行う方法を知っていますか?

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あなたがやりたいことはこれだと思います:モデルの正規密度を平均100とsd = 15でプロットし、その上に、モデルに従うとされる一連の観測の経験的密度を重ねたいと思いますこれにより、モデル密度が経験密度にどの程度適合しているかを視覚化できます。以下のコードはこれを行う必要があります (ここでは、x は実際の観測値のベクトルになりますが、説明のために、混合正規分布 N(100,15) + 15*N(0,1) で生成しています。 N(100,15) 分布とノイズ)。

require(ggplot2)
x <- round( rnorm( 1000, 100, 15 )) + rnorm(1000)*15
dens.x <- density(x)
empir.df <- data.frame( type = 'empir', x = dens.x$x, density = dens.x$y )
norm.df <-  data.frame( type = 'normal', x = 50:150, density = dnorm(50:150,100,15))
df <- rbind(empir.df, norm.df)
m <- ggplot(data = df, aes(x,density))
m + geom_line( aes(linetype = type, colour = type))

代替テキスト

于 2010-12-26T05:12:11.327 に答える
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まあ、これはヒストグラムに似ています。これは、これらが整数の丸められたプロセスに似ていることを期待していると思うからです。

x<-round(rnorm(1000, 100, 15))
y<-table(x)
plot(y)
par(new=TRUE)
plot(density(x), yaxt="n", ylab="", xlab="", xaxt="n")

重ね合わせた dnorm の理論値が必要な場合は、次のいずれかを使用します。

lines(sort(x), dnorm(sort(x), 100, 15), col="red")

代替テキスト -また

points(x, dnorm(x, 100, 15))
于 2010-12-25T23:23:54.030 に答える
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他の良い答えに加えて、それぞれが独自のグラフを持つ多数のパネルをプロットすることに興味があるかもしれません。このようなもの。

于 2010-12-27T15:00:20.933 に答える
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IQ スコアの PDF を生成するには、次を使用します。

curve(dnorm(x, 100, 15), 50, 150)

しかし、なぜ密度曲線に散布図を重ねる必要があるのでしょうか? 私見、それは非常に珍しいです...

于 2010-12-25T23:04:31.873 に答える