添加任意函數的ggplot直方圖

情節他們的直方圖
增加一個內核密度
添加一個「理論密度「
添加圖例來區分2.和3之間

考慮：

X <- rnorm(1000,0,1) 
Y <- (X^2-1)/2 
ggplot(as.data.frame(Y), aes(x=Y)) + 
    geom_histogram(aes(y=..density..),  
        binwidth=.2, 
        colour="black", fill="white") + 
    geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666")

enter image description here

這完成1和2，但我怎麼能實現3和4？我已經寫了我要繪製函數：

myfunc <- function(x) { 
    2*exp(-x-0.5)/(sqrt(2*x+1)*sqrt(2*pi)) 
}

其他任何評論/批評歡迎（我學習）

來源

2012-10-13 Joe King

對於（3）查看'stat_function'，雖然圖例可能需要計算ggplot以外的兩條線並手動添加一個geom_path層，這取決於您對圖例外觀的挑剔程度。 – joran

您的自定義功能是不是非常不乖上域，所以我取代另一個爲了說明的目的，簡單的一個。

#Dummy data set for the legend 
dat <- data.frame(x = rep(NA_integer_,2), 
        y = rep(NA_integer_,2), 
        grp = c('Theoretical','Estimated')) 
ggplot(as.data.frame(Y), aes(x=Y)) + 
    geom_histogram(aes(y=..density..),  
        binwidth=.2, 
        colour="black", fill="white") + 
    geom_density(alpha=.2, fill="#FF6666",color = '#FF6666') + 
    stat_function(fun = function(x) exp(-x),colour = "blue") + 
    geom_point(data = dat,aes(x = x,y = y,color = grp)) + 
    scale_color_manual(name = "",values = c('#FF6666','blue'))

enter image description here

我與顏色monkeyed一些，但你也可以自行調整，你認爲合適。可能有一種更清晰的方式來做圖例，但「NA和分組變量的數據框」是我對這種事情的標準方法。

來源

2012-10-18 13:58:01 joran

太好了。感謝+1 –

添加任意函數的ggplot直方圖

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