这时候,可以考虑使用stat_function()根据指定函数绘制拟合线。 如果已经提前计算出了回归式的各参数,则可以直接将已知的回归式指定给ggplot2函数stat_function()。stat_function()能够在作图时将自变量代入至已知的回归式中拟合响应变量的预测值,并使用平滑线连接响应变量的预测值获得回归线。在理论上,stat_function()...
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]...
na.rm = TRUE), sd = sd(myData$variable1, na.rm = TRUE)), colour = "black", size = 1) # stat_function使用dnorm()函数来绘制标准正态曲线。 或者我们可以使用Q-Q图来进行检验,代码如下: qqplot.variable1 <- qplot(sample = myData$variable1, stat="qq") qqplot.day1 当Q-Q图的直线呈...
看来我会使用stat_function,但是失败了:#this failspg <- ggplot(dd) + geom_density(aes(x=Predicted_value)) + stat_function(fun=dnorm) + facet_wrap(~State_CD)print(pg)似乎stat_function与facet_wrap功能不兼容。我怎样才能使这两个打得更好?- - - - - - 编辑 - - - - -我尝试从以下两个...
R语言多元分析系列之一：主成分分析 主成分分析（principal components analysis， PCA）是一种分析、简化...
stat_function(geom = "line", fun = plot_mix_comps, args = list(c2[1], c2[2], lam[2]/sum(lam)), colour = "blue", lwd = 1.5) + ylab("Density") 看起来我们做得很好! 例子 现在,让我们考虑一个花瓣宽度为鸢尾花的真实例子。
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))+ ...
> mystats <- function(x,na.omit=FALSE) + { + if(na.omit) + x <- x[!is.na(x)] + m <- mean(x) + n <- length(x) + s <- sd(x) + #计算偏度 + skew <- sum((x-m)^3/s^3)/n + #计算峰度 + kurt <- sum((x-m)^4/s^4)/n-3 ...
g1 + stat_summary_bin(aes(y = price), fun.y = 'mean', geom = 'bar') # 分组计算均值# stat_sum_df用矩形将最值与均值框起来stat_sum_df <- function(fun, geom = 'crossbar', ...) { stat_summary(fun.data = fun, color = 'red', geom = geom, width = 0.2, ...)}g2 <- ...
stat_function(fun = exp, geom = "line") # 画e^x在(0, 2)区间的函数图形,数据点由插值产生 ggplot(data.frame(x = c(-5, 5)), aes(x)) + stat_function(fun = dnorm) # 画在区间(-5, 5)区间的正态分布密度图,数据点由插值产生 ...