如何使用ggplot绘制概率密度？

Question

我正在寻找 ggplot 方法来绘制概率密度函数（或任何函数）。我曾经使用 R 中旧的 plot() 函数来执行此操作。例如，要使用 alpha=1 和 beta=1 （均匀）绘制 beta 分布：

x <- seq(0,1,length=100)
db <- dbeta(x, 1, 1)
plot(x, db, type='l')

如何在 ggplot 中做到这一点？

Answer 1

ggplot2 有一个 stat_function() 函数，可以将函数叠加到绘图上，其方式与 curve() 的方式大致相同。我在不生成数据的情况下花了一些功夫让它工作，直到我意识到如何使用统计数据生成的变量 --- 这里 ..y..。以下内容类似于使用 curve(dbeta(x, shape1 = 2, shape2 = 2), col = "red") 得到的结果：

require(ggplot2)
x <- seq(0, 1, len = 100)
p <- qplot(x, geom = "blank")
stat <- stat_function(aes(x = x, y = ..y..), fun = dbeta, colour="red", n = 100,
                      args = list(shape1 = 2, shape2 = 2))
p + stat

Answer 2

library(ggplot2)
x <- seq(0,1,length=100)
db <- dbeta(x, 1, 1)

您可以使用 ggplot2 中的 qplot 函数来制作快速绘图

qplot(x, db, geom="line")

，也可以将 geom_line 图层添加到 ggplot

ggplot() + geom_line(aes(x,db))