問題タブ [kernel-density]

だから私はいくつかのデータを持っています - いくつかのサンプルの遺伝子発現 - 意味のある方法でビニングされたヒストグラムとしてプロットし、密度曲線を重ねます。このプロットの線に沿った何か: Plotting_distributions_(ggplot2)

ただし、cut() を使用してビンを設定します。これは私のデータがどのように見えるかです:

私はcut（）でビンに入れます：

また、ヒストグラムのプロットも簡単です。

問題は、密度線をどのように重ねるかです。または、サンプル プロットをエミュレートするために ggplot2 コード内でビンを定義する方法は?

Allianz SE 社の単純な損失のヒストグラム、密度 (ガウス カーネル)、および適合した対応する正規分布をプロットしたいと考えています。(つまり、単純な損失から単純な利益を引いたものです)

次のコードがあります。

今、私は最初の問題を抱えています：

正規分布曲線はプロットされません。

2 つ目は、一般的な質問です。正規分布を除外すると、ヒストグラムと密度だけが得られます。コマンドを使用して、周波数を true と false の間で変更できます

また

両方の写真のスクリーンショットを添付しました (少なくとも 10 の評判がないので、アップロードする必要があります)。私はそれらを理解していません.freq = Tがあれば、y軸に密度値があります. では、0.0012 や 0.1 のような値が必要ですが、300 や 400 の値ではなく、密度は相対値である必要がありますか? また、カーネルがまったく一致しません。明らかに間違っていますか? 私が freq=FI を持っている場合、正しい画像が得られます。これで絶対値が得られました。たとえば、リターンが約 0.0 (中間の高さのピーク) だったケースが 30 件ありましたね。これで密度は適合しますが、freq=T 値であると考えたので、この場合は適合しないと予想していたので、別の方法である必要があります。この図では間違っているはずですか?

これが回答された場合、さらに質問があります: x 軸が好きではありません。より詳細なスケーリングを行うにはどうすればよいですか? 次のように言うのは正しいでしょうか: 0.5 から 0.1 までの右側のテールは左側のテールより重いので、この領域では利益よりも損失の確率が高くなりますか? 一方、極端な値は左側にのみ発生します: -0.2 の値と約 -0.4 の値です。この場合、極端な損失は発生していませんが、極端な利益は実現していますか? これは正しいですか？

私の間違いは何ですか、私はそれを見ることができませんか？

スクリーンショット:

ここでデータを見つけることができます

alvslossデータです

完全な解決策は次のとおりです。

これにより、次の図が得られます。

正しいようですね。

RとLatticeを使用して、他のプログラムで使用するために、年ごとにヒストグラムと密度プロットデータを抽出しようとしています。これまでのところ、ヒストグラムの部分が機能しています。

さて、問題は、densityplotでこれをどのように行うかです。私はそれが似たようなものになると思いますが、ブレーク（それらはdensityplot trellisオブジェクトに含まれていません）と、binsの密度/パーセンタイルを生成するために使用するdensityplottrellisオブジェクト内の適切なオブジェクトを見つけることに問題があります。これが私がこれまでに持っているものです：

参照する必要のある密度プロットトレリスに別の場所がありますか？または、このような密度関数を直接使用する必要がありますか？

前もって感謝します！

簡単な例を使用すると、次のようになります。

したがって、私の質問は、サンプルサイズを考慮したグラフを作成する方法です。「C」のサンプル サイズは「A」よりもはるかに大きいのですが、「C」のバイオリン プロットで「A」よりも「大きい」バイオリンを表示する方法はありますか? したがって、これは私が推測する3つのクラスにまたがる密度分布になります。したがって、「A」と「C」の全体の分布形状は等しいかもしれませんが、同じ画像を表示するのではなく、「A」がより小さな形状の高さであることを示していますサンプルサイズが小さいため、「C」と「B」も同様です。

私は scipy.stats.gausian_kde を使用していますが、その出力についていくつか質問があります。正規化されたヒストグラムと gaussian_kde プロットを同じグラフにプロットしました。y 値が大きく異なるのはなぜですか? 私の理解では、gaussian_kde プロットはヒストグラムの先端に大まかに触れる必要があります。scipy.integrate.quad 関数を使用して、グラフの下の領域が 1.0 ではなく 0.7 であると判断しました。これは私が予想していたものです。

実際、私が本当に望んでいるのは、gaussian_kde が正規化されていないヒストグラムを表すことです。

これは私のRコードです:

D3.jsまたは他の同等のJavaScriptライブラリを使用して同じ結果を達成しようとしています..

誰か助けてくれませんか？

私は、円形の軌跡に 10 個のアイコンを含む円形のホイールのような複雑な UI デザインに取り組んでいます。デバイスの解像度に従ってすべてのアイコンをスケーリングする必要があります。特定のコード スニペットを参照してください:-

HTC センセーションは 540X960 解像度のデバイスです。これが bitmap = scaleBimtap(bitmap, 52, 44); です。この場合は選択する必要がありますが、これは間違ってスケーリングされているようで、アイコンが大きく表示されています。これが機能するために何ができますか。

私は R でオーバープロットを処理する方法を試しています。試してみたいことの 1 つは、個々のポイントをプロットするが、その近傍の密度で色を付けることです。これを行うには、各ポイントで 2D カーネル密度推定を計算する必要があります。ただし、標準のカーネル密度推定関数はすべてグリッドベースのようです。指定した特定のポイントで 2D カーネル密度推定を計算する関数はありますか? x および y ベクトルを引数として取り、密度推定値のベクトルを返す関数を想像します。

カーネル密度推定のピーク (連続確率変数のモーダル値) をできるだけ正確に見つける必要があります。おおよその値を見つけることができます：

しかし、d$y正確な関数を計算するときはわかっています。モードの正確な値を見つけるにはどうすればよいですか?

それぞれ別の色の異なる密度線のプロットが必要です。これは、組み込みの data.fame を使用したサンプル コード (ただし、はるかに小さい) ですUSArrests。使用しても大丈夫ですか？

現在、コードはcolwise()1 色のみで生成されます。各行を別の色で取得するにはどうすればよいですか? または、異なる色でいくつかの密度線をプロットするより良い方法はありますか?