Vaak wilt u dichtheidsgrafieken van meerdere variabelen tegelijk bekijken. Gelukkig is dit eenvoudig te doen met behulp van het ggplot2<\/a> datavisualisatiepakket in R met de volgende syntaxis:<\/span><\/p>\n Het alfa-<\/strong> argument bepaalt de dekking van elke dichtheidsplot. Het is belangrijk om deze waarde lager dan 1 in te stellen, zodat u elke dichtheidsgrafiek kunt zien terwijl ze elkaar overlappen.<\/span><\/p>\n Het volgende stapsgewijze voorbeeld laat zien hoe u deze syntaxis in de praktijk kunt gebruiken.<\/span><\/p>\n Laten we eerst een nep-dataset maken met drie variabelen:<\/span><\/p>\n Vervolgens moeten we de gegevens converteren van een breed formaat naar een lang formaat om het compatibel te maken met ggplot2:<\/span><\/p>\n Ten slotte kunnen we de overlappende dichtheidsgrafieken maken:<\/span> <\/p>\n Voel je vrij om de alfawaarde<\/strong> aan te passen om de dichtheidsgrafieken min of meer transparant te maken.<\/span><\/p>\n Dit is bijvoorbeeld hoe de plots eruit zouden zien als we de alfawaarde zouden verhogen:<\/span> <\/p>\n Hoe u een Gantt-diagram in R maakt met ggplot2<\/a> Een dichtheidsplot is een handige manier om de verdeling van waarden in een dataset te visualiseren. Vaak wilt u dichtheidsgrafieken van meerdere variabelen tegelijk bekijken. Gelukkig is dit eenvoudig te doen met behulp van het ggplot2 datavisualisatiepakket in R met de volgende syntaxis: ggplot(data, aes (x=value, fill=variable)) + geom_density(alpha= .25 ) Het alfa- argument bepaalt […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"class_list":["post-1602","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gids"],"yoast_head":"\n ggplot(data, aes<\/span> (x=value, fill=variable)) +\n geom_density(alpha= .25<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n Stap 1: Cre\u00eber de gegevens<\/strong><\/span><\/h3>\n
#make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (1)\n\n#createdata\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (var1=rnorm(1000, mean=0, sd=1),\n var2=rnorm(1000, mean=0, sd=3),\n var3=rnorm(1000, mean=3, sd=2))\n\n#view first six rows of data\n<\/span>head(df)\n\n var1 var2 var3\n1 -0.6264538 3.4048953 1.2277008\n2 0.1836433 3.3357955 -0.8445098\n3 -0.8356286 -2.6123329 6.2394015\n4 1.5952808 0.6321948 4.0385398\n5 0.3295078 0.2081869 2.8883001\n6 -0.8204684 -4.9879466 4.3928352<\/strong><\/pre>\n Stap 2: Converteer gegevens van breed naar lang<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (reshape)<\/span>\n<\/span>\n#convert from wide format to long format\ndata <- melt(df)\n\n#view first six rows\n<\/span>head(data)\n\n variable value\n1 var1 -0.6264538\n2 var1 0.1836433\n3 var1 -0.8356286\n4 var1 1.5952808\n5 var1 0.3295078\n6 var1 -0.8204684<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Stap 3: Maak de overlappende dichtheidsgrafieken<\/strong><\/span><\/h3>\n
library<\/span> (ggplot2)\n<\/span>\n#create overlaying density plots\nggplot(data, aes<\/span> (x=value, fill=variable)) +\n geom_density(alpha= .25<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"Overlappende](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/densiteggplot1.png\")
<\/p>\n library<\/span> (ggplot2)\n<\/span>\n#create overlaying density plots\nggplot(data, aes<\/span> (x=value, fill=variable)) +\n geom_density(alpha= .7<\/span> )<\/span><\/span><\/strong> <\/pre>\n![\"\"](\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/densiteggplot2.png\")
<\/p>\n Aanvullende bronnen<\/strong><\/span><\/h3>\n
Hoe een gegroepeerde boxplot in R te maken met ggplot2<\/a>
Hoe zij-aan-zij plots in R kunnen worden gemaakt met behulp van ggplot2<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"