Cara memplot distribusi normal di r

Untuk memplot distribusi normal di R, kita dapat menggunakan basis R atau menginstal paket yang lebih canggih seperti ggplot2.

Menggunakan BaseR

Berikut tiga contoh pembuatan plot distribusi normal menggunakan Base R.

Contoh 1: berdistribusi normal dengan mean = 0 dan simpangan baku = 1

Untuk membuat plot distribusi normal dengan mean = 0 dan standar deviasi = 1, kita dapat menggunakan kode berikut:

 #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"))

Ini menghasilkan plot berikut:

Contoh 2: Distribusi normal dengan mean = 0 dan standar deviasi = 1 (dikurangi kode)

Kita juga dapat membuat plot distribusi normal tanpa mendefinisikan x dan y , dan cukup menggunakan fungsi “kurva” dengan menggunakan kode berikut:

 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"))

Ini menghasilkan plot yang persis sama:

Contoh 3: Distribusi Normal dengan Mean Kustom dan Deviasi Standar

Untuk membuat plot distribusi normal dengan mean dan deviasi standar yang ditentukan pengguna, kita dapat menggunakan kode berikut:

 #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)

Ini menghasilkan plot berikut:

Menggunakan ggplot2

Cara lain untuk membuat plot distribusi normal di R adalah dengan menggunakan paket ggplot2. Berikut dua contoh pembuatan plot distribusi normal menggunakan ggplot2.

Contoh 1: berdistribusi normal dengan mean = 0 dan simpangan baku = 1

Untuk membuat plot distribusi normal dengan mean = 0 dan standar deviasi = 1, kita dapat menggunakan kode berikut:

 #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)

Ini menghasilkan plot berikut:

Contoh 2: Distribusi normal menggunakan dataset ‘mtcars’

Kode berikut menunjukkan cara membuat distribusi normal untuk kolom mil per galon di kumpulan data R tertanam mtcars :

 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")

Ini menghasilkan plot berikut: