r - 同一图上多个直方图上的正态密度曲线

Question

例如，我有一个数据框，如下所示：

sample1 <- seq(120,197, length.out =  60)
sample2 <- seq(113, 167, length.out = 60)
sample3 <- seq(90,180, length.out = 60)
sample4 <-seq(100, 160, length.out = 60)

df <- as.data.frame(cbind(sample1, sample2, sample3, sample4))

我现在需要为这四个变量创建直方图，使它们都共享相同的 y 轴，并且还需要在每个直方图上叠加正常的密度曲线。只要 y 轴相同， facet_wrap() 就可以了。

今天早些时候，我以为我在论坛专家的指导下解决了这个问题，但后来意识到这个解决方案只是覆盖了一条密度曲线，而不是一个正态分布的曲线。我已经尝试了带有 ggplot 以及基本绘图功能的数字选项，但是对于单个变量来说似乎是一项简单的任务在有多个变量时不太可能实现？

关于如何解决这个问题的任何想法？

谢谢

标签： rggplot2probability-density

Answer 1

这是使用tidyverse

library(tidyverse)

# example data
sample1 <- seq(120, 197, length.out =  60)
sample2 <- seq(113, 167, length.out = 60)
sample3 <- seq(90, 180, length.out = 60)
sample4 <- seq(100, 160, length.out = 60)

df <- data.frame(sample1, sample2, sample3, sample4)

# update your original dataframe to a nested dataframe by adding simulated values from normal distribution 
df2 = df %>%
  gather() %>%                                                           # reshape data  
  group_nest(key) %>%                                                    # for each key (i.e. sample)
  mutate(norm = map(data, ~rnorm(10000, mean(.x$value), sd(.x$value))))  # simulate 10K observations from the corresponding normal distribution

ggplot()+
  # plot histogram using info from nested column data (i.e. original observations)
  geom_histogram(data = df2 %>% unnest(data), aes(value, fill=key, ..density..), alpha=0.3)+
  # plot density using info from nested column norm (i.e. simulated normal observations)
  geom_density(data = df2 %>% unnest(norm), aes(norm, col=key))+
  # separate plots by key (i.e. sample)
  facet_wrap(~key)