kernel-density

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    ggplot2 - 修改geom_density2d以接受權重作爲參數？

    這是我對R社區的第一篇文章，所以如果它很愚蠢，請原諒我。我想使用ggplot2中的函數geom_density2d和stat_density2d來繪製內核密度估計值，但問題是他們無法處理加權數據。據我所知，這兩個函數從MASS包中調用函數kde2d來進行內核密度估計。而kde2d不會將數據權重作爲參數。 現在，我發現kde2d http://www.inside-r.org/node/226757
    r ggplot2 kernel-density 2014-06-13

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    在Stata中繪製兩個累積分佈

    我正在嘗試此代碼（下面），Stata似乎讀取它 - 它不顯示任何錯誤 - ，但它不會生成任何變量。那就是： cumul price if dummy==1, gen(cprice1) cumul price if dummy==0, gen (cprice2) line cprice1 cprice2 price 難道你們能幫我嗎？我可以用虛擬條件「if」來描繪兩個內核密度分佈，使用一個類似的代碼
    statistics distribution stata kernel-density 2014-09-25

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    從核密度生成隨機樣本時的不同結果

    library(ks) x<-rnorm(1000) hist(x, col="red") y <- rkde(kde(x), n=1000) hist(y, col="green") y <- rkde(density(x), n=1000) hist(y, col="blue") 最後的直方圖是錯誤的。我之前使用過density，我發現它對於更復雜的分佈是準確的。爲什麼在
    r random-sample kernel-density 2014-09-27

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    正態分佈的密度分佈測試比例

    我有一個正態分佈和均勻分佈。我想計算一個比例：正態分佈的密度，超過統一的密度。然後我想測試這個比率是否正常。 ht <- runif(3000, 1, 18585056) # Uniform distribution hm <- rnorm(35, 10000000, 5000000) # Normal distribution hmd <- density(hm, from=0, to
    r bioinformatics normal-distribution ratio kernel-density 2014-03-12

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    使用繪圖時只顯示x軸的某個部分（密度（mydf））

    我的數據中存在一個極端值。我怎樣才能顯示我的數據中「重要」部分的密度圖。我想只顯示x軸，比如-5到+5％。 COMP <- c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B") RET <- c(-80,1.1,3,1.4,-0.2, 0.6, 0.1, -0.21, -1.2, 0.9, 0.3, -0.
    r plot kernel-density 2014-06-29

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    對於分組頻率數據R中的計算密度（）R

    這應該是一個非常簡單的問題，但我無法在任何地方找到答案（部分原因是因爲我不確定要查詢什麼內容）。 在R，很容易計算的密度： c(1, 2, 2, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 10, 10, 10) 你只是做： density(c(1, 2, 2, 2, 3, 5, 5, 7, 8, 10, 10, 10)) 的問題是，如果我有這樣一個「取消組合」矢量我的數據，對於R（或構建數據集的
    r aggregation kernel-density 2014-03-25

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    用透明色填充密度曲線

    我有一個數據框，並希望根據兩列做一個疊加密度圖。我希望顏色透明。我已經完成了這個使用填充選項，基本上分配填充是一個因子列。如果默認有一個因子列，則所有填充都將變爲透明。 但是在這種沒有任何因素的情況下，我們如何用透明來填充它。 library("ggplot2") vec1 <- data.frame(x=rnorm(2000, 0, 1)) vec2 <- data.frame(x=rnor
    r ggplot2 kernel-density density-plot 2014-05-21

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    取平均geom_density（Y = ..計數..）在分組變量

    我使用繪製一些分佈： geom_density(aes(my.variable, color=my.factor, group=my.replicates, y=..count..)) 我要繪製在重複的平均值行（對於my.factor的每個水平一行），考慮到我沒有在my.factor的每個級別中重複的次數相同 - >我不能刪除'group'參數，因爲..count ..取決於重複次數。因
    r ggplot2 histogram kernel-density density-plot 2014-04-02

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    Python中的多元核密度估計

    我試圖使用SciPy的gaussian_kde函數來估計多元數據的密度。在我的代碼中，我採樣了一個3D多變量法線，並且適合內核密度，但我不知道如何評估我的適合度。 import numpy as np from scipy import stats mu = np.array([1, 10, 20]) sigma = np.matrix([[4, 10, 0], [10, 25, 0],
    python numpy scipy gaussian kernel-density 2014-02-20

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    ggplot2密度圖 - 我怎樣才能讓它平滑到基線？

    我想用下面的函數繪製一個密度。然而，它並沒有達到我要去的目光......我想知道是否有辦法讓繪圖的左右邊緣平滑到基線（所以它不再有方形邊緣）的左，右。） fig1<-ggplot(data=mtcars, aes(x=mpg, fill=as.factor(am))) + geom_density(aes(y=..density..), poisition = "identity",
    r ggplot2 kernel-density 2014-07-26
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