Як побудувати графік нормального розподілу в r

Щоб побудувати нормальний розподіл у R, ми можемо або використати базовий R, або встановити складніший пакет, як-от ggplot2.

Використання BaseR

Ось три приклади створення діаграми нормального розподілу за допомогою Base R.

Приклад 1: нормальний розподіл із середнім = 0 і стандартним відхиленням = 1

Щоб створити графік нормального розподілу із середнім = 0 і стандартним відхиленням = 1, ми можемо використати такий код:

 #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"))

Це створює такий сюжет:

Приклад 2: нормальний розподіл із середнім значенням = 0 і стандартним відхиленням = 1 (без коду)

Ми також можемо створити графік нормального розподілу без визначення x і y , а просто використовуючи функцію «крива» за допомогою наступного коду:

 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"))

Це створює точно такий самий сюжет:

Приклад 3: Нормальний розподіл із спеціальним середнім і стандартним відхиленням

Щоб створити графік нормального розподілу із визначеним користувачем середнім і стандартним відхиленням, ми можемо використати такий код:

 #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)

Це створює такий сюжет:

Використання ggplot2

Ще один спосіб створити звичайний графік розподілу в R – це використовувати пакет ggplot2. Ось два приклади створення графіка нормального розподілу за допомогою ggplot2.

Приклад 1: нормальний розподіл із середнім = 0 і стандартним відхиленням = 1

Щоб створити графік нормального розподілу із середнім = 0 і стандартним відхиленням = 1, ми можемо використати такий код:

 #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)

Це створює такий сюжет:

Приклад 2: нормальний розподіл із використанням набору даних «mtcars».

Наступний код демонструє, як створити нормальний розподіл для стовпця миль на галон у наборі даних R, вбудованому в 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")

Це створює такий сюжет: