将拟合的（伽马）分布密度曲线添加到库（MASS）fitdistr 的直方图中

Question

我想在观察数据的直方图上绘制从一组观察结果得出的伽马密度函数。我能够为伽马拟合生成直方图和参数估计。这是针对来自主数据集的多个数据子集完成的。如何在此循环中创建的每个直方图上绘制伽马密度函数？

我目前有：

library(MASS)

species <- c('acesac', 'acesac', 'acesac', 'acesac', 'acesac', 'acesac',
 'polbif', 'polbif', 'polbif', 'polbif', 'polbif', 'polbif')
tmean <- c(2,3,5,6,6,7,5,6,6,6,8,9) 
Data <- data.frame(species, tmean) 

for (i in unique(Data$species)){
  subdata <- subset(Data, species ==i)
  hist(subdata$tmean, main = i)
  dist <- fitdistr(subdata$tmean, "gamma")
}

我想我应该使用lines()，但是不知道如何指定？

Answer 1

我会在您的示例中添加library(MASS)。您可能想尝试用curve 和add = TRUE 做一些事情。另一种选择是使用library(fitdistrplus)，因为它可以直接绘制dist 的输出；但是，我找不到（快速）更改情节标题的方法。

library(MASS)
species <- c('acesac', 'acesac', 'acesac', 'acesac', 'acesac', 'acesac',
             'polbif', 'polbif', 'polbif', 'polbif', 'polbif', 'polbif')
tmean <- c(2,3,5,6,6,7,5,6,6,6,8,9) 
Data <- data.frame(species, tmean) 

for (i in unique(Data$species)) {
  subdata <- subset(Data, species ==i)
  dist <- fitdistr(subdata$tmean, "gamma")
  hist(subdata$tmean, main = i)
  curve(dgamma(x, shape = dist$estimate[1], rate = dist$estimate[2]), 
        add = TRUE,
        col = "red")
}

根据我对library(fitdistrplus) 的评论，请参阅以下输出：

library(fitdistrplus)

for (i in unique(Data$species)) {
  subdata <- subset(Data, species ==i)
  dist <- fitdistrplus::fitdist(subdata$tmean, "gamma")
  plot(dist)
}

请注意，您会获得其他图表（Q-Q 图、经验和理论 CFS 以及 P-P 图），并且“免费”绘制了密度线。但是，您将无法添加 main = i。我敢肯定，比我聪明的人可以找到一种快速添加标题或修改 fitdistrplus::plot.fitdist 方法的方法 - 可能值得提出一个单独的问题。