आर में सामान्य वितरण कैसे प्लॉट करें

R में सामान्य वितरण प्लॉट करने के लिए, हम या तो आधार R का उपयोग कर सकते हैं या ggplot2 जैसा अधिक परिष्कृत पैकेज स्थापित कर सकते हैं।

बेसआर का उपयोग करना

बेस आर का उपयोग करके सामान्य वितरण प्लॉट बनाने के तीन उदाहरण यहां दिए गए हैं।

उदाहरण 1: माध्य = 0 और मानक विचलन = 1 के साथ सामान्य वितरण

माध्य = 0 और मानक विचलन = 1 के साथ एक सामान्य वितरण प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #Create a sequence of 100 equally spaced numbers between -4 and 4
x <- seq(-4, 4, length=100)

#create a vector of values that shows the height of the probability distribution
#for each value in x
y <- dnorm(x)

#plot x and y as a scatterplot with connected lines (type = "l") and add
#an x-axis with custom labels
plot(x,y, type = "l", lwd = 2, axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")
axis(1, at = -3:3, labels = c("-3s", "-2s", "-1s", "mean", "1s", "2s", "3s"))

यह निम्नलिखित कथानक उत्पन्न करता है:

उदाहरण 2: माध्य = 0 और मानक विचलन = 1 (कम कोड) के साथ सामान्य वितरण

हम x और y को परिभाषित किए बिना और केवल निम्नलिखित कोड का उपयोग करके “वक्र” फ़ंक्शन का उपयोग करके एक सामान्य वितरण प्लॉट भी बना सकते हैं:

 curve(dnorm, -3.5, 3.5, lwd=2, axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")
axis(1, at = -3:3, labels = c("-3s", "-2s", "-1s", "mean", "1s", "2s", "3s"))

यह बिल्कुल वही कथानक उत्पन्न करता है:

उदाहरण 3: कस्टम माध्य और मानक विचलन के साथ सामान्य वितरण

उपयोगकर्ता-परिभाषित माध्य और मानक विचलन के साथ एक सामान्य वितरण प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #define population mean and standard deviation
population_mean <- 50
population_sd <- 5

#define upper and lower bound
lower_bound <- population_mean - population_sd
upper_bound <- population_mean + population_sd

#Create a sequence of 1000 x values based on population mean and standard deviation
x <- seq(-4, 4, length = 1000) * population_sd + population_mean

#create a vector of values that shows the height of the probability distribution
#for each value in x
y <- dnorm(x, population_mean, population_sd)

#plot normal distribution with customized x-axis labels
plot(x,y, type = "l", lwd = 2, axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")
sd_axis_bounds = 5
axis_bounds <- seq(-sd_axis_bounds * population_sd + population_mean,
                    sd_axis_bounds * population_sd + population_mean,
                    by = population_sd)
axis(side = 1, at = axis_bounds, pos = 0)

यह निम्नलिखित कथानक उत्पन्न करता है:

Ggplot2 का उपयोग करना

R में सामान्य वितरण प्लॉट बनाने का दूसरा तरीका ggplot2 पैकेज का उपयोग करना है। यहां ggplot2 का उपयोग करके सामान्य वितरण प्लॉट बनाने के दो उदाहरण दिए गए हैं।

उदाहरण 1: माध्य = 0 और मानक विचलन = 1 के साथ सामान्य वितरण

माध्य = 0 और मानक विचलन = 1 के साथ एक सामान्य वितरण प्लॉट बनाने के लिए, हम निम्नलिखित कोड का उपयोग कर सकते हैं:

 #install (if not already installed) and load ggplot2
if(!(require(ggplot2))){install.packages('ggplot2')}

#generate a normal distribution plot
ggplot(data.frame(x = c(-4, 4)), aes(x = x)) +
stat_function(fun = dnorm)

यह निम्नलिखित कथानक उत्पन्न करता है:

उदाहरण 2: ‘mtcars’ डेटासेट का उपयोग करके सामान्य वितरण

निम्नलिखित कोड दर्शाता है कि एमटीकार्स एम्बेडेड आर डेटासेट में मील प्रति गैलन कॉलम के लिए सामान्य वितरण कैसे बनाया जाए:

 ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) +
stat_function(
fun = dnorm,
args = with(mtcars, c(mean = mean(mpg), sd = sd(mpg)))
) +
scale_x_continuous("Miles per gallon")

यह निम्नलिखित कथानक उत्पन्न करता है: