So zeichnen sie einfach eine chi-quadrat-verteilung in r auf
Um ein Dichtediagramm für eine Chi-Quadrat-Verteilung in R zu erstellen, können wir die folgenden Funktionen verwenden:
- dchisq() , um die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion zu erstellen
- Curve() zum Zeichnen der Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion
Um den Plot zu erstellen, müssen wir lediglich die Freiheitsgrade für dchisq() sowie die Ausgangs- und Rückpunkte für Curve() angeben.
Der folgende Code veranschaulicht beispielsweise, wie ein Dichtediagramm für eine Chi-Quadrat-Verteilung mit 10 Freiheitsgraden erstellt wird, wobei die x-Achse des Diagramms zwischen 0 und 40 liegt:
curve(dchisq(x, df = 10), from = 0, to = 40)
Bearbeiten des Dichtediagramms
Wir können das Dichtediagramm auch bearbeiten, indem wir einen Titel hinzufügen, die Beschriftung der Y-Achse ändern, die Linienbreite erhöhen und die Linienfarbe ändern:
curve(dchisq(x, df = 10), from = 0, to = 40, main = 'Chi-Square Distribution (df = 10)', #add title ylab = 'Density', #change y-axis label lwd = 2, #increase line width to 2 col = 'steelblue') #change line color to steelblue
Füllen Sie das Dichtediagramm aus
Zusätzlich zum Erstellen des Dichtediagramms können wir einen Teil des Diagramms mithilfe der Funktion „polygon()“ basierend auf einem Start- und Endwert füllen.
Der folgende Code zeigt, wie der Dichteteil des Diagramms für x-Werte zwischen 10 und 40 ausgefüllt wird:
#create density curve curve(dchisq(x, df = 10), from = 0, to = 40, main = 'Chi-Square Distribution (df = 10)', ylab = 'Density', lwd = 2) #create vector of x values x_vector <- seq(10, 40) #create vector of chi-square density values p_vector <- dchisq(x_vector, df = 10) #fill in portion of the density plot from 0 to 40 polygon(c(x_vector, rev(x_vector)), c(p_vector, rep(0, length(p_vector))), col = adjustcolor('red', alpha=0.3), border = NA)
Der folgende Code zeigt, wie der Dichteteil des Diagramms für x-Werte zwischen 0 und 10 ausgefüllt wird:
#create density curve curve(dchisq(x, df = 10), from = 0, to = 40, main = 'Chi-Square Distribution (df = 10)', ylab = 'Density', lwd = 2) #create vector of x values x_vector <- seq( 0, 10 ) #create vector of chi-square density values p_vector <- dchisq(x_vector, df = 10) #fill in portion of the density plot from 0 to 10 polygon(c(x_vector, rev(x_vector)), c(p_vector, rep(0, length(p_vector))), col = adjustcolor('red', alpha=0.3), border = NA)
Der folgende Code veranschaulicht, wie der Teil des Dichtediagramms für x-Werte außerhalb der zentralen 95 % der Verteilung ausgefüllt wird:
#create density curve curve(dchisq(x, df = 10), from = 0, to = 40, main = 'Chi-Square Distribution (df = 10)', ylab = 'Density', lwd = 2) #find upper and lower values for middle 95% of distribution lower95 <- qchisq(.025, 10) upper95 <- qchisq(.975, 10) #create vector of x values x_lower95 <- seq(0, lower95) #create vector of chi-square density values p_lower95 <- dchisq(x_lower95, df = 10) #fill in portion of the density plot from 0 to lower 95% value polygon(c(x_lower95, rev(x_lower95)), c(p_lower95, rep(0, length(p_lower95))), col = adjustcolor('red', alpha=0.3), border = NA) #create vector of x values x_upper95 <- seq(upper95, 40) #create vector of chi-square density values p_upper95 <- dchisq(x_upper95, df = 10) #fill in portion of the density plot for upper 95% value to end of plot polygon(c(x_upper95, rev(x_upper95)), c(p_upper95, rep(0, length(p_upper95))), col = adjustcolor('red', alpha=0.3), border = NA)
Abschließend veranschaulicht der folgende Code, wie der Teil des Dichtediagramms für x-Werte ausgefüllt wird, die innerhalb der zentralen 95 % der Verteilung liegen:
#create density curve curve(dchisq(x, df = 10), from = 0, to = 40, main = 'Chi-Square Distribution (df = 10)', ylab = 'Density', lwd = 2) #find upper and lower values for middle 95% of distribution lower95 <- qchisq(.025, 10) upper95 <- qchisq(.975, 10) #create vector of x values x_vector <- seq(lower95, upper95) #create vector of chi-square density values p_vector <- dchisq(x_vector, df = 10) #fill in density plot polygon(c(x_vector, rev(x_vector)), c(p_vector, rep(0, length(p_vector))), col = adjustcolor('red', alpha=0.3), border = NA)