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A
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myd = data.frame(xvar=rnorm(2000),yvar=rnorm(2000))
xd <- data.frame(density(myd$xvar)[c("x", "y")])
p <- ggplot(xd, aes(x, y)) +
geom_area(data = subset(xd, x < -1), fill = "pink") +
geom_area(data = subset(xd, x < -1.96), fill = "red") +
geom_area(data = subset(xd, x > 1), fill = "lightgreen") +
geom_area(data = subset(xd, x > 1.96), fill = "green") +
geom_line()
p
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下面是this answer很大程度上激發了可能性:
dt <- data.table(x=c(1:200),y=rnorm(200))
dens <- density(dt$y)
df <- data.frame(x=dens$x, y=dens$y)
probs <- c(0.1, 0.25, 0.5, 0.75, 0.9)
quantiles <- quantile(dt$y, prob=probs)
df$quant <- factor(findInterval(df$x,quantiles))
ggplot(df, aes(x,y)) + geom_line() + geom_ribbon(aes(ymin=0, ymax=y, fill=quant)) + scale_x_continuous(breaks=quantiles) + scale_fill_brewer(guide="none")
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