在 R 中缩放 stat_function

【问题标题】：Scaling stat_function in R在 R 中缩放 stat_function
【发布时间】：2022-11-11 23:48:45
【问题描述】：

我从标准正态分布中抽取 30 个数据点的随机样本，并在 R 中绘制生成的直方图。我想展示一个重叠的正态分布，说明样本分布如何接近总体分布。但是，我不知道如何缩放正态曲线。这是我到目前为止在 R 中的内容：

library(ggplot2)

n <- 30
set.seed(42)
X <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
X <- as.data.frame(X)

ggplot(X, aes(x = X)) +
  geom_histogram(bins = 6) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(
    mean = 0, sd = 1
  ))

如何垂直拉伸正态分布的 PDF 以解释$n = 30$?

【问题讨论】：

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

A) 使用频率作为直方图中的 y 轴

我在函数rcompanion::plotNormalHistogram 中有一个解决方案

n <- 30
set.seed(42)
X <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)

library(rcompanion)

plotNormalHistogram(X)

我认为您正在寻找默认 prob=FALSE 的场景。在那里，我从hist() 函数中提取了一些关于计数和密度的信息，并使用它因素垂直拉伸法线曲线。

我不知道如何在 ggplot2 中做同样的事情，但我怀疑有办法。

您可以使用library(rcompanion); plotNormalHistogram 来查看代码。

B) 使用密度作为直方图中的 y 轴

library(ggplot2)

n <- 30
set.seed(42)
X <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
X <- as.data.frame(X)

ggplot(X, aes(x=X)) +
  geom_histogram(aes(y = ..density..), bins=6) +
                 stat_function(fun = dnorm, args = list(
                 mean = 0, sd = 1))

【讨论】：