绘制数据样本 PDF 的正确方法答案

【问题标题】：The proper way to plot PDF of a sample of data绘制数据样本 PDF 的正确方法
【发布时间】：2018-02-21 07:48:24
【问题描述】：

我知道这一定是非常基本的，但是绘制一些您知道来自一些流行音乐的示例数据的 PDF 的正确、准确的方法是什么。分发，例如您是否使用rnorm() 或rexp() 生成它？

之所以问是因为我知道很多人用density()，然后输入到plot()，但是density()这个函数好像太随意了，不准确；例如，当它对来自指数分布的数据近似负值时，它是不准确的，它不具有负值。价值观。

那么有人可以推荐我一种更精细的方法来完成绘制示例 PDF 吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

ggplot 确实有助于处理不合适的负值。可以通过以下方式使用：

ggplot(df, 
       aes(x=contVar, fill = "green")) + 
  geom_density(alpha=.3)

我也会看看cross validated的这篇帖子

【讨论】：

【解决方案2】：

density 函数执行核密度估计 (KDE)。要为您的数据集找到最佳 KDE，您应该调整带宽（参数 bw）。这是一篇讨论 KDE 和带宽选择的论文：http://www.stat.washington.edu/courses/stat527/s13/readings/Sheather_StatSci_2004.pdf

或者对于更简单的方法，您可以尝试不同的带宽方法来传递给bw： https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/stats/html/bandwidth.html

当前默认值“nrd0”由于历史原因而存在。我发现“ucv”和“bcv”对我的数据集效果更好。

【讨论】：