如何计算密度图的概率？

Question

我有以下问题：是否可以计算密度图的概率？

例如，我有以下数据框

 test<- data.frame(
  Gruppe = rep(c("Aktien","Aktien"), 
               times=c(136, 37)),
  Zufriedenheit = c(f_keineErf, f_Erf))

我用 de ggplot 函数绘制密度图：

 ggplot(test, aes(x=Zufriedenheit)) +geom_density()

我如何计算获得 70 以上值的概率？

谢谢！

Answer 1

你的数据没有包含在问题中，所以让我们随机抽取一个小样本：

library(ggplot2)

set.seed(69)

df <- data.frame(x = rnorm(10))

现在我们可以根据您的示例创建密度图：

p <- ggplot(df, aes(x)) + 
  geom_density() +
  xlim(c(-5, 5))

p

现在，我们实际上可以使用基本 R 函数 density 并将其 x 和 y 分量提取到数据框中来找到这条线的 x 和 y 坐标：

dens <- density(df$x)
d    <- data.frame(x = dens$x, y = dens$y)

head(d)
#>           x            y
#> 1 -3.157056 0.0009453767
#> 2 -3.144949 0.0010145927
#> 3 -3.132841 0.0010870523
#> 4 -3.120733 0.0011665920
#> 5 -3.108625 0.0012488375
#> 6 -3.096517 0.0013382316

我们可以看到将其绘制为红色虚线 geom_line 它与 geom_density:

相同

p + geom_line(data = d, aes(x, y), col = "red", linetype = 2, size = 2)

现在假设我们想知道大于 1 的概率。我们可以这样显示我们感兴趣的区域：

p + geom_area(data = d[d$x >= 1,], aes(x, y), fill = "red")

由于x值在我们的数据框中都是等间距的d，所以红色区域占线下面积的比例是x值大于的所有y值之和的简单比值一到 y 的总和：

sum(d$y[d$x > 1])/sum(d$y)
#> [1] 0.1599931

所以 x 值 > 1 的概率是 0.15999，即 16%

^{由 reprex package (v0.3.0)}

于 2020-08-17 创建

如何计算密度图的概率？

How calculate probabillity of density plot?

statistics

diagram

r

ggplot2