geom_histogram(aes(x, ..density..), binwidth = 1, colour = "black", fill = "white") + stat_function(geom = "line", fun = plot_mix_comps, args = list(c1[1], c1[2], lam[1]/sum(lam)), stat_function(geom = "line", fun = plot_mix_comps, args = list(c2[1], c2[2]...
ggplot(df,aes(sample=y))+ stat_qq() #or geom_qq() 1. 2. 3. 自定义统计变换函数 可通过stat_function自定义一些统计变换函数来绘图,如正弦曲线、正态分布曲线等。 a <- ggplot(data.frame(x=c(-5,5)),aes(x))+ stat_function(fun=dnorm) #传入的函数只需名字,无需括号 b <...
stat_qq()#or geom_qq() 自定义统计变换函数 可通过stat_function自定义一些统计变换函数来绘图,如正弦曲线、正态分布曲线等。 a <- ggplot(data.frame(x=c(-5,5)),aes(x))+ stat_function(fun=dnorm) #传入的函数只需名字,无需括号b <- ggplot(data.frame(x=c(-5,5)),aes(x))+ stat_functio...
首先我们构造一个统计量stat来衡量预测值与期望值的偏差: 下面用R语言计算该统计量: > abline(v = quantile(S0, 0.95), col ="red") > stat = function(obsvd, exptd = 20 * pvec) { #写函数计算stat + sum((obsvd -exptd)^2 / exptd) + } > stat(obsunder0[, 1]) #计算第一列的stat...
> library(dplyr)> library(ggplot2)> tibble(x = rbinom(10000, size=100, prob=0.2))%>%+ ggplot(aes(x= x))++ geom_histogram(aes(y=..density..))++ stat_function(+ fun =dnorm,+ args =list(mean = 20, sd = 4),+ color ="red"+ ) ...
stat_qq() #or geom_qq() image.png 自定义统计变换函数 可通过stat_function自定义一些统计变换函数来绘图,如正弦曲线、正态分布曲线等。 a<-ggplot(data.frame(x=c(-5,5)),aes(x))+stat_function(fun=dnorm)#传入的函数只需名字,无需括号
stat_density2d 绘制二维密度图 stat_function 添加函数曲线 stat_hline 添加水平线 stat_identity 绘制原始数据,不进行统计变换 stat_qq 绘制Q-Q图 stat_quantile 连续的分位线 stat_smooth 添加平滑曲线 stat_spoke 绘制有方向的数据点(由x和y指定位置,angle指定角度) ...
mystats<-function(x,na.omit=FALSE){ + if(na.omit){x<-x[!is.na(x)]} + m<-mean(x) + n<-length(x) + s<-sd(x) + skew<-sum((x-m)^3/s^3)/n + kurt<-sum((x-m)^4/s^4)/n-3 + return(c(n=n,mean=m,stdev=s,skew=skew,kurtosis=kurt))}> myvars<-c("mpg","...
如果有样本X和样本Y分别来自两个总体的样本,总体的方差相同且未知,计算两样本t统计量。由统计量知识知,t统计量的计算公式为: 在R中,t统计量函数为: t.stat <- function(x,y){ # calculate the length of sample x and sample y n1 <- length(x); n2 <- length(y); # calculate the mean of samp...
不能直接用part... geom_point(size = 1.5,color = "#4E79A7") + stat_summary...