density-plot

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    我想最終做到這一點: library(ggplot2) density=TRUE if (density) {ggplot(diamonds,aes(x=price)) + geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=1000) + facet_wrap(~color) } else ggplot(diamonds,aes(x=price)

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    我有一個數據集的文本文件。它列出了兩個變量:它來自的個體和與該個體相關的特定值。爲了方便起見,讓我們假設這是一個人,並在他們的生活中進行任意重量測量。 該文件設置如下(頭): person weight #header line individual_1 arbitrary_weight_value individual_2 arbitrary_weight_value individ

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    我對機器學習非常陌生,所以我也樂於接受建議。我今天讀了一個叫做minimax的風險,我想知道在我的情況下這是否可能。 我有兩個數據集,並有興趣找到一條線(或一個邊界更精確),使得垂直線右側的左側曲線下方的面積等於右側曲線下方的面積垂直線左側。有沒有一種方法可以在R中完成,即找出繪製垂直線的確切位置? 我在這裏蓋了一些樣本數據可以用來繪製如下圖:https://gist.github.com/Leg

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    我有下面顯示的直方圖,並且我已經在其上添加了2個密度圖。它對應於組成數據的2個類。 我想在右側添加第2個y軸,但它的高度與第1個y軸相同,因此密度圖的高度看起來不會太小。 2個密度圖的相對高度必須以直接比較,使得它們的組合面積爲1

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    這是上一個問題的編輯版本。 我們給予米通過表正ñ意見(樣本)在米變量(基因等),我們期待學習每對觀測的變量的行爲 - 例如,兩個觀測具有最高的正相關或負相關。爲此,我在Stadler et.al中看到了一個很棒的圖表。性質紙(2011): 這可能是所使用的樣品數據集。 m <- 1000 samples <- data.frame(unif1 = runif(m), unif2 = runif(

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    要使用一個簡單的例子,讓我們說: A = rnorm(10) B = rnorm(100) C = rnorm(500) library(vioplot) vioplot(A,B,C) 我的問題是這樣如何創建這樣一個圖表,考慮到樣本大小。 'C'的樣本量比'A'高得多,那麼'C'的小提琴曲線可以顯示比'A'更大的小提琴嗎?因此,這將是密度分佈,貫穿我想的三個類別,因此即使'A'和'C