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r - 计算和绘制 r 中核密度分布的差异

问题描述

我正在使用 R 并且我想计算 x 轴上每个点的两个内核密度分布之间的差异并绘制该差异但遇到了一些麻烦。是否有某种功能或方法可以做到这一点？就上下文而言，我正在使用血压数据，我想计算男性和女性之间每个点的血压差异。

我的分布代码（不是差异）看起来像这样（SBP=收缩压）：

km <- density(data$SBP[data$GENDER==0], bw="nrd0", adjust = 1, kernel = c("gaussian"), window = kernel, n=512, cut=3, give.Rkern = FALSE, na.rm=FALSE)
kf <- density(data$SBP[data$GENDER==1], bw="nrd0", adjust = 1, kernel = c("gaussian"), window = kernel, n=512, cut=3, give.Rkern = FALSE, na.rm=FALSE)

plot(km, xlab="SBP", main="SBP Distribution of Men & Women", col="blue")
lines(kf, col="green")

我对这一切完全陌生！我很确定我的确切问题也没有在这里被问到，但请引导我到任何其他可能有帮助的资源。谢谢。

标签： rdistributiondifferencekernel-density

解决方案

density对象具有分别存储 x 轴和分布函数值的元素和x元素y。如果您对两个调用使用相同的参数from和参数，那么计算的值应该是相同的。todensity()x

将两个密度的 xy 值存储在数据框中，然后在 上合并/加入它们x，然后您可以计算差异并绘制它们：

x <- rnorm(1000,0,1)
y <- rnorm(1000,1,1)
fx <- density(x,from = -5,to=5)
fy <- density(y,from = -5,to=5)
plot(fx,col='blue',main="SBP Distribution of Men & Women")
lines(fy, col="green")

dfx <- data.frame(x=fx$x,
                  fx=fx$y)

dfy <- data.frame(x=fy$x,
                  fy=fy$y)

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)


inner_join(dfx,dfy,on='x') %>% 
  mutate(diff=fx-fy) %>% 
  ggplot()+
  geom_line(aes(x=x,y=diff))
#> Joining, by = "x"

由reprex 包于 2020-03-10 创建(v0.3.0)

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