R绘图密度ggplot与绘图

Question

我在 R 中使用密度函数，然后根据获得的密度计算一些结果。之后，我使用 ggplot2 显示相同数据的 PDF。

但是，结果与相应图中显示的结果略有不同 - 这可以通过直接绘制密度输出（使用 plot {graphics}）来确认。

知道为什么吗？我该如何纠正它，所以结果和图（来自 ggplot2）确实匹配/来自完全相同的数据？

一个例子（代码和图像）：

srcdata = data.frame("Value" = c(4.6228, 1.7942, 4.2738, 2.1502, 2.2665, 5.1717, 4.1015, 2.5126, 4.4270, 4.4729, 2.5112, 2.3493, 2.2787, 2.0114, 4.6931, 4.6582, 3.3162, 2.2995, 4.3954, 1.8488), "Type" = c("Positive", "Negative", "Positive", "Negative", "Negative", "Positive", "Positive", "Negative", "Positive", "Positive", "Negative", "Negative", "Negative", "Negative", "Positive", "Positive", "Positive", "Negative", "Positive", "Negative"))

bwidth <- ( density ( srcdata$Value ))$bw

sample <- split ( srcdata$Value, srcdata$Type )[ 1:2 ]

xmin = min(srcdata$Value) - 0.2 * abs(min(srcdata$Value))
xmax = max(srcdata$Value) + 0.2 * abs(max(srcdata$Value))

densities <- lapply ( sample, density, bw = bwidth, n = 512, from = xmin, to = xmax )

#plotting densities result
plot( densities [[ 1 ]], xlim = c(xmin,xmax), col = "steelblue", main = "" )
lines ( densities [[ 2 ]], col = "orange" )

#plot using ggplot2
ggplot(data = srcdata, aes(x=Value)) + geom_density(aes(group=Type, colour=Type)) + xlim(xmin, xmax)

#or with ggplot2 (using easyGgplot2)
ggplot2.density(data=srcdata, xName='Value', groupName='Type', alpha=0.5, xlim=c(xmin,xmax))

图片：

Answer 1

当前 cmets 正确识别出您正在使用两种不同的带宽来计算两个绘图中的密度：plot() 图表使用您指定为带宽的bwidth，ggplot() 图表使用默认带宽。理想情况下，您会将bwidth 传递给ggplot 图，这将解决所有问题，但是围绕SO 问题here 的评论表明您不能将带宽参数传递给stat_density 或geom_density。

要在两个图表中获得相同的输出，最简单的方法是让density() 在手动密度计算（如下）和 ggplot 图表（使用您已经拥有的相同代码）中确定最佳带宽

densities <- lapply ( sample, density, n = 512, from = xmin, to = xmax )

或者，geom/stat_density 中使用的实际 binwidth 是预先确定的 binwidth 乘以调整参数 (density documentation)，因此您可以在 stat_density (stat_density documentation) 中指定 adjust 值，以尝试尝试调整 ggplot binwidth 以匹配您的 bwidth 变量。我发现 4.5 的调整值给出了与您计算的密度生成的原始图形相似（但不精确）的版本：

ggplot(data = srcdata, aes(x=Value)) + 
    geom_density(aes(group=Type, colour=Type), adjust = 4.5) +
    xlim(xmin, xmax)

编辑 如果您想专门调整您的 ggplot 图，以便它使用您的 bwidth 变量作为密度平滑中的 binwidth，您可能会发现此问题的答案很有帮助：Understanding bandwidth smoothing in ggplot2