Вопросы Теги

Easier way to plot the cumulative frequency distribution in ggplot?

I'm looking for an easier way to draw the cumulative distribution line in ggplot.

I have some data whose histogram I can immediately display with

qplot (mydata, binwidth=1);

I found a way to do it at http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/quantitative-data/cumulative-frequency-graph but it involves several steps and when exploring data it's time consuming.

Is there a way to do it in a more straightforward way in ggplot, similar to how trend lines and confidence intervals can be added by specifying options?

30
задан Michael Currie 1 September 2015 в 00:14
поделиться

1 ответ

В R есть встроенная функция ecdf(), которая должна облегчить работу. Вот пример кода, использующего plyr

library(plyr)
data(iris)

## Ecdf over all species
iris.all <- summarize(iris, Sepal.Length = unique(Sepal.Length), 
                            ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length)))

ggplot(iris.all, aes(Sepal.Length, ecdf)) + geom_step()

#Ecdf within species
iris.species <- ddply(iris, .(Species), summarize,
                            Sepal.Length = unique(Sepal.Length),
                            ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length)))

ggplot(iris.species, aes(Sepal.Length, ecdf, color = Species)) + geom_step()

Edit Я только что понял, что вам нужна кумулятивная частота. Вы можете получить ее, умножив значение ecdf на общее число наблюдений:

iris.all <- summarize(iris, Sepal.Length = unique(Sepal.Length), 
                            ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length)) * length(Sepal.Length))

iris.species <- ddply(iris, .(Species), summarize,
                            Sepal.Length = unique(Sepal.Length),
                            ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length))*length(Sepal.Length))
26
ответ дан 27 November 2019 в 23:04
поделиться
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: