在 R 中的一个图上叠加两个直方图上的两个正态分布

Question

我正在尝试在 R 中的同一个图中绘制两个直方图上的两个正态分布图。这是我希望它看起来像的示例：

这是我当前的代码，但我没有让第二个正态分布正确覆盖：

g = R_Hist$`AvgFeret,20-60`
m<-mean(g)
std<-sqrt(var(g))

h <- hist(g, breaks = 20, xlab="Average Feret Diameter", main = "Histogram of 60-100um beads", col=adjustcolor("red", alpha.f =0.2))
xfit <- seq(min(g), max(g), length = 680)
yfit <- dnorm(xfit, mean=mean(g), sd=sd(g))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2]) * length(g)

lines(xfit, yfit, col = "red", lwd=2)

k = R_Hist$`AvgFeret,60-100`
ms <-mean(k)
stds <-sqrt(var(k))

j <- hist(k, breaks=20, add=TRUE, col = adjustcolor("blue", alpha.f = 0.3))
xfit <- seq(min(j), max(j), length = 314)
yfit <- dnorm(xfit, mean=mean(j), sd=sd(j))
yfit <- yfit*diff(j$mids[1:2]) * length(j)

lines(xfit, yfit, col="blue", lwd=2)

这是这段代码生成的图表：

我还没有弄清楚如何重新调整轴的比例，所以如果您对此有任何帮助，我们将不胜感激，但我相信我可以查一下！我应该为此应用程序使用 ggplot2 吗？如果是这样，您如何在该库中叠加法线曲线？

另请注意，这里是绘制第二条（蓝色）线时产生的错误：

Answer 1

要使它们处于同一比例，最简单的方法可能是先运行 hist() 获取值。

h <- hist(g, breaks = 20, plot = FALSE)
j <- hist(k, breaks = 20, plot = FALSE)

ymax <- max(c(h$counts, j$counts))
xmin <- 0.9 * min(c(g, k))
xmax <- 1.1 * max(c(g,k))

然后您可以在第一次调用 hist() 时简单地使用参数 xlim 和 ylim:

h <- hist(g, breaks = 20,
          xlab="Average Feret Diameter",
          main = "Histogram of 60-100um beads",
          col=adjustcolor("red", alpha.f =0.2),
          xlim=c(xmin, xmax),
          ylim=c(0, ymax))

第二行（蓝色）的错误是因为您没有将 j（直方图对象）替换为 k（原始值）：

xfit <- seq(min(k), max(k), length = 314)
yfit <- dnorm(xfit, mean=mean(k), sd=sd(k))
yfit <- yfit*diff(j$mids[1:2]) * length(k)

至于 ggplot2 方法，您可以找到一个很好的答案 here 以及其中链接的帖子。

在 R 中的一个图上叠加两个直方图上的两个正态分布

overlaying two normal distributions over two histograms on one plot in R

r

normal-distribution

histogram

ggplot2