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在ggplot中绘制累积频率分布的更简单方法?

ggplot2 r

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wishihadabettername · 技术社区 · 15 年前

我正在寻找一种更简单的方法来绘制ggplot中的累积分布线。

我有一些可以立即显示直方图的数据

qplot (mydata, binwidth=1);

http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/quantitative-data/cumulative-frequency-graph 但它涉及到几个步骤,而且在探索数据时非常耗时。

在ggplot中有没有一种更直接的方法,类似于如何通过指定选项来添加趋势线和置信区间?

3 回复 | 直到 10 年前

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JoFrhwld 15 年前

ecdf() plyr

library(plyr)
data(iris)

## Ecdf over all species
iris.all <- summarize(iris, Sepal.Length = unique(Sepal.Length), 
                            ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length)))

ggplot(iris.all, aes(Sepal.Length, ecdf)) + geom_step()

#Ecdf within species
iris.species <- ddply(iris, .(Species), summarize,
                            Sepal.Length = unique(Sepal.Length),
                            ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length)))

ggplot(iris.species, aes(Sepal.Length, ecdf, color = Species)) + geom_step()

编辑我刚意识到你想要累积频率。您可以通过将ecdf值乘以观测总数得到:

iris.all <- summarize(iris, Sepal.Length = unique(Sepal.Length), 
                            ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length)) * length(Sepal.Length))

iris.species <- ddply(iris, .(Species), summarize,
                            Sepal.Length = unique(Sepal.Length),
                            ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length))*length(Sepal.Length))

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Chris 13 年前

新版本的ggplot2(0.9.2.1)具有内置的 stat_ecdf()

qplot(rnorm(1000), stat = "ecdf", geom = "step")

或者

df <- data.frame(x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0, 10)),
             g = gl(2, 100))
ggplot(df, aes(x, colour = g)) + stat_ecdf()

ggplot2文档中的代码示例。

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xyzzyrz 15 年前

更简单:

qplot(unique(mydata), ecdf(mydata)(unique(mydata))*length(mydata), geom='step')