วิธีการพล็อตการแจกแจงแบบปกติใน r

หากต้องการพล็อต การแจกแจงแบบปกติ ใน R เราสามารถใช้ฐาน R หรือติดตั้งแพ็คเกจที่ซับซ้อนกว่านี้เช่น ggplot2

การใช้ BaseR

ต่อไปนี้เป็นสามตัวอย่างของการสร้างพล็อตการแจกแจงแบบปกติโดยใช้ Base R

ตัวอย่างที่ 1: การแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ย = 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 1

หากต้องการสร้างพล็อตการแจกแจงแบบปกติโดยมีค่าเฉลี่ย = 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 1 เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้:

 #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"))

สิ่งนี้จะสร้างพล็อตต่อไปนี้:

ตัวอย่างที่ 2: การแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ย = 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 1 (โค้ดน้อยกว่า)

นอกจากนี้เรายังสามารถสร้างพล็อตการแจกแจงแบบปกติโดยไม่ต้องกำหนด x และ y และใช้ฟังก์ชัน “curve” โดยใช้โค้ดต่อไปนี้:

 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"))

สิ่งนี้สร้างพล็อตเดียวกันทุกประการ:

ตัวอย่างที่ 3: การแจกแจงแบบปกติด้วยค่าเฉลี่ยที่กำหนดเองและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ในการสร้างพล็อตการแจกแจงแบบปกติด้วยค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานที่ผู้ใช้กำหนด เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้:

 #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)

สิ่งนี้จะสร้างพล็อตต่อไปนี้:

ใช้ ggplot2

อีกวิธีหนึ่งในการสร้างพล็อตการแจกแจงแบบปกติใน R คือการใช้แพ็คเกจ ggplot2 ต่อไปนี้เป็นสองตัวอย่างของการสร้างพล็อตการแจกแจงแบบปกติโดยใช้ ggplot2

ตัวอย่างที่ 1: การแจกแจงแบบปกติที่มีค่าเฉลี่ย = 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 1

หากต้องการสร้างพล็อตการแจกแจงแบบปกติโดยมีค่าเฉลี่ย = 0 และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 1 เราสามารถใช้โค้ดต่อไปนี้:

 #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)

สิ่งนี้จะสร้างพล็อตต่อไปนี้:

ตัวอย่างที่ 2: การแจกแจงแบบปกติโดยใช้ชุดข้อมูล ‘mtcars’

รหัสต่อไปนี้สาธิตวิธีการสร้างการแจกแจงแบบปกติสำหรับคอลัมน์ ไมล์ต่อแกลลอน ในชุดข้อมูล R ที่ฝังตัว ของ 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")

สิ่งนี้จะสร้างพล็อตต่อไปนี้: