首页 > 解决方案 > 使用 ggridges 在山脊线图中绘制正态分布

问题描述

我有点不好意思问这个问题,但我已经花了我工作日的大部分时间试图找到解决方案,但是我在这里......

我的目标是几个正态分布的简单脊线图,这些正态分布是根据我的数据中的给定平均值和 SD 计算得出的,就像在这个例子中一样:

case_number    caseMean    caseSD
case1          0           1
case2          1           2
case3          3           3

我发现的所有示例都在进行一系列测量,例如内布拉斯加州林肯的温度 示例:山脊线图示例 https://cran.r-project.org/web/packages/ggridges/vignettes/ Introduction.html,我无法让它们工作。

至于我在 R 方面的经验,在数据分析方面我并不是一个完全的白痴,但我渴望学习适当的可视化,但不幸的是,我需要一个解决问题的方法。

非常感谢您的帮助!

标签: rggplot2ggridgesridgeline-plot

解决方案


编辑——添加了精确的理论答案。

这是一种dnorm用于构建符合这些规范的精确正态曲线的方法:

library(tidyverse); library(ggridges)
n = 100
df3 <- df %>%
  mutate(low  = caseMean - 3 * caseSD, high = caseMean + 3 * caseSD) %>%
  uncount(n, .id = "row") %>%
  mutate(x    = (1 - row/n) * low + row/n * high, 
         norm = dnorm(x, caseMean, caseSD))
ggplot(df3, aes(x, case_number, height = norm)) +
  geom_ridgeline(scale = 3)

在此处输入图像描述


与 Sada93 的回答类似,使用 dplyr 和 tidyr:

library(tidyverse); library(ggridges)
n = 50000
df2 <- df %>% 
  uncount(n) %>%
  mutate(value = rnorm(n(), caseMean, caseSD))
ggplot(df2, aes(x = value, y = case_number)) + geom_density_ridges()

在此处输入图像描述

样本数据:

df <- read.table(
  header = T, 
  stringsAsFactors = F,
  text = "case_number    caseMean    caseSD
case1          0           1
case2          1           2
case3          3           3")

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