आर में ची-स्क्वायर डिस्ट्रीब्यूशन को आसानी से कैसे प्लॉट करें

आर में ची-स्क्वायर वितरण के लिए घनत्व प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कार्यों का उपयोग कर सकते हैं:

• संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन बनाने के लिए dchisq()
• संभाव्यता घनत्व फ़ंक्शन को प्लॉट करने के लिए वक्र()

प्लॉट बनाने के लिए हमें बस इतना करना है कि dchisq() के लिए स्वतंत्रता की डिग्री के साथ-साथ कर्व() के लिए आउट और बैक पॉइंट निर्दिष्ट करें।

उदाहरण के लिए, निम्नलिखित कोड दिखाता है कि 10 डिग्री स्वतंत्रता के साथ ची-स्क्वायर वितरण के लिए घनत्व प्लॉट कैसे बनाया जाए, जहां प्लॉट का एक्स-अक्ष 0 और 40 के बीच है:

 curve(dchisq(x, df = 10), from = 0, to = 40)

घनत्व प्लॉट का संपादन

हम शीर्षक जोड़कर, Y अक्ष लेबल को बदलकर, लाइन की चौड़ाई बढ़ाकर और लाइन का रंग बदलकर घनत्व प्लॉट को भी संपादित कर सकते हैं:

 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

घनत्व आलेख भरें

घनत्व प्लॉट बनाने के अलावा, हम प्रारंभ और अंत मान के आधार पर बहुभुज() फ़ंक्शन का उपयोग करके प्लॉट का हिस्सा भर सकते हैं।

निम्नलिखित कोड दर्शाता है कि 10 और 40 के बीच x मानों के लिए प्लॉट के घनत्व भाग को कैसे भरें:

 #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)

निम्नलिखित कोड दर्शाता है कि 0 और 10 के बीच x मानों के लिए प्लॉट के घनत्व भाग को कैसे भरें:

 #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)

निम्नलिखित कोड बताता है कि वितरण के केंद्रीय 95% के बाहर x-मानों के लिए घनत्व प्लॉट के हिस्से को कैसे भरें:

 #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)

अंत में, निम्नलिखित कोड दिखाता है कि वितरण के केंद्रीय 95% के अंदर आने वाले x-मानों के लिए घनत्व प्लॉट के हिस्से को कैसे भरें:

 #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)