stat_ecdf():用于绘制经验累积分布函数图,展示数据的累积分布。 stat_identity():表示数据不需要进行任何统计变换(很多geom_*()函数对应的默认stat_xxx()函数),适用于已经预先计算好了要展示的值的情况。 stat_qq():用于绘制QQ图,比较样本数据与理论分布的相似性。 stat_smooth():用于添加平滑曲线(如线性回归线...
stat_ecdf() # 添加垂直参考线 p + geom_vline(xintercept = 0, linetype = "dashed", color = "red") # 添加水平参考线 p + geom_hline(yintercept = 0.5, linetype = "dashed", color = "blue") 在上面的代码中,首先创建一个数据集data,然后使用ggplot函数创建ECDF图。接下来使用geom_vline函...
stat_ecdf:绘制经验累积分布函数图,表示一个变量的累积分布函数。 stat_quantile:绘制分位数图,展示数据的分布情况和集中趋势。 stat_smooth:绘制平滑曲线,用于显示连续变量的趋势线。 stat_function:绘制函数图形,将给定函数的输出绘制为连续线条。 stat_identity:不做任何操作,仅绘制原始数据。 stat_qq:绘制正态概率...
ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length))+stat_ecdf()+geom_step() 1. 2. 3. 在这段代码中,stat_ecdf函数用于创建一个累积分布函数的统计对象,geom_step函数用于创建一个阶梯图。 至此,我们已经完成了 ggplot 频率累积图的实现。你可以根据自己的数据和需求进行进一步的调整和定制。 希望本文能够帮助你理解如何使用 ...
问如何使用ggplot绘制反向(互补) ecdf？EN目前，我使用stat_ecdf绘制累积频率图。snapgene下载安装图文教程...
- `stat_ecdf()`:用于绘制经验分布函数图 - `stat_summary()`:用于执行统计变换,如计算均值和标准误差,并可以通过`fun.data`参数自定义统计函数。 - `geom_count()`:用于绘制点图 - `geom_density()`:用于绘制密度图 - `geom_dotplot()`:用于绘制点密度图。
经验累积密度图stat_ecdf() QQ图stat_qq() 对于一个离散变量: 条形图geom_bar() 面积图 a+geom_area(stat = "bin") 1. 改变颜色 a+geom_area(aes(fill=sex), stat = "bin", alpha=0.6)+ theme_classic() 1. 2. 注意:y轴默认为变量weight的数量即count,如果y轴要显示密度,可用以下代码: a+geo...
stat_abline stat_contour stat_identity stat_summarystat_bin stat_density stat_qq stat_summary2dstat_bin2d stat_density2d stat_quantile stat_summary_hexstat_bindot stat_ecdf stat_smooth stat_uniquestat_binhex stat_function stat_spoke stat_vlinestat_boxplot stat_hline stat_sum stat_ydensity ...
a+stat_ecdf() QQ图 ggplot(data = mtcars, aes(sample=mpg))+stat_qq() 一个离散变量 #加载数据集 data(mpg) b <- ggplot(mpg, aes(x=fl)) b+geom_bar() 修改填充颜色 b+geom_bar(fill="steelblue", color="black")+theme_classic() ...
5.6 统计变换(stat) 统计变换是指原始数据通过一定的计算或者汇总,以另一种方式呈现。 在不知不觉中,我们已经使用了一些统计变换,实际上它们藏在很多重要的geom命令里,比如: 除此之外,还有很多统计变换是没有包含在函数里的,不能通过 geom_函数使用: stat_ecdf():经验累积分布函数 stat_function():添加新函数 ...