问题中不包含您的数据,所以让我们组成一个小的随机样本:
library(ggplot2)
set.seed(69)
df <- data.frame(x = rnorm(10))
现在我们可以根据您的示例创建密度图:
p <- ggplot(df, aes(x)) +
geom_density() +
xlim(c(-5, 5))
p
现在,我们实际上可以使用基本 R 函数 density 找到这条线的 x 和 y 坐标,并将其 x 和 y 分量提取到数据框中:
dens <- density(df$x)
d <- data.frame(x = dens$x, y = dens$y)
head(d)
#> x y
#> 1 -3.157056 0.0009453767
#> 2 -3.144949 0.0010145927
#> 3 -3.132841 0.0010870523
#> 4 -3.120733 0.0011665920
#> 5 -3.108625 0.0012488375
#> 6 -3.096517 0.0013382316
我们可以看到将其绘制为红色虚线geom_line 它与geom_density 相同:
p + geom_line(data = d, aes(x, y), col = "red", linetype = 2, size = 2)
现在假设我们想知道值大于 1 的概率。我们可以这样显示我们感兴趣的区域:
p + geom_area(data = d[d$x >= 1,], aes(x, y), fill = "red")
由于 x 值在我们的数据框 d 中都是等距的,因此红色区域在线下面积的比例是 x 值大于 1 处的所有 y 值之和与总和的简单比率y的总和:
sum(d$y[d$x > 1])/sum(d$y)
#> [1] 0.1599931
所以 x 值 > 1 的概率是 0.15999,即 16%
由reprex package (v0.3.0) 于 2020-08-17 创建