Jak łatwo wykreślić rozkład chi-kwadrat w r

Aby utworzyć wykres gęstości dla rozkładu chi-kwadrat w R, możemy skorzystać z następujących funkcji:

• dchisq() w celu utworzenia funkcji gęstości prawdopodobieństwa
• Curve() do wykreślenia funkcji gęstości prawdopodobieństwa

Wszystko, co musimy zrobić, aby utworzyć wykres, to określić stopnie swobody dla dchisq() oraz punkty wyjściowe i tylne dla curve() .

Na przykład poniższy kod ilustruje sposób tworzenia wykresu gęstości dla rozkładu Chi-kwadrat z 10 stopniami swobody, gdzie oś x wykresu mieści się w przedziale od 0 do 40:

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

Edycja wykresu gęstości

Możemy także edytować wykres gęstości, dodając tytuł, zmieniając etykietę osi Y, zwiększając szerokość linii i zmieniając kolor linii:

 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

Wypełnij wykres gęstości

Oprócz tworzenia wykresu gęstości możemy wypełnić część wykresu za pomocą funkcji wielokąt() w oparciu o wartość początkową i końcową.

Poniższy kod demonstruje, jak wypełnić część gęstości wykresu dla wartości x z zakresu od 10 do 40:

 #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)

Poniższy kod demonstruje, jak wypełnić część gęstości wykresu dla wartości x z zakresu od 0 do 10:

 #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)

Poniższy kod ilustruje sposób wypełnienia części wykresu gęstości dla wartości x spoza środkowych 95% rozkładu:

 #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)

Na koniec poniższy kod ilustruje sposób wypełnienia części wykresu gęstości dla wartości x mieszczących się w środkowych 95% rozkładu:

 #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)