R'de normal dağılım nasıl çizilir

R’de normal bir dağılım çizmek için R tabanını kullanabilir veya ggplot2 gibi daha karmaşık bir paket yükleyebiliriz.

BaseR’yi kullanma

Base R’yi kullanarak normal dağılım grafiği oluşturmanın üç örneğini burada bulabilirsiniz.

Örnek 1: ortalama = 0 ve standart sapma = 1 olan normal dağılım

Ortalama = 0 ve standart sapma = 1 olan bir normal dağılım grafiği oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #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"))

Bu, aşağıdaki grafiği oluşturur:

Örnek 2: Ortalama = 0 ve standart sapma = 1 olan normal dağılım (daha az kod)

Ayrıca x ve y’yi tanımlamadan ve aşağıdaki kodu kullanarak basitçe “eğri” işlevini kullanarak bir normal dağılım grafiği oluşturabiliriz:

 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"))

Bu tam olarak aynı grafiği oluşturur:

Örnek 3: Özel Ortalama ve Standart Sapma ile Normal Dağılım

Kullanıcı tanımlı ortalama ve standart sapmaya sahip bir normal dağılım grafiği oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #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)

Bu, aşağıdaki grafiği oluşturur:

Ggplot2’yi kullanma

R’de normal dağılım grafiği oluşturmanın başka bir yolu da ggplot2 paketini kullanmaktır. Burada ggplot2 kullanarak normal dağılım grafiği oluşturmaya yönelik iki örnek verilmiştir.

Örnek 1: ortalama = 0 ve standart sapma = 1 olan normal dağılım

Ortalama = 0 ve standart sapma = 1 olan bir normal dağılım grafiği oluşturmak için aşağıdaki kodu kullanabiliriz:

 #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)

Bu, aşağıdaki grafiği oluşturur:

Örnek 2: ‘mtcars’ veri kümesini kullanan normal dağıtım

Aşağıdaki kod, mtcars yerleşik R veri kümesinde galon başına mil sütunu için normal bir dağılımın nasıl oluşturulacağını gösterir:

 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")

Bu, aşağıdaki grafiği oluşturur: