R：如何使用 rCharts 绘制统计函数

Question

我想使用 rCharts 包绘制统计分布（如正态分布）。我能够像这样使用 curve 或 ggplot2 绘制它。

曲线

curve(dnorm, xlim=c(-10,10))

ggplot2

ggplot(data.frame(x=c(-10,10)), aes(x)) + stat_function(fun=dnorm, args=list(0, 1))

我想使用 rCharts 绘制统计函数，但我做不到。我该如何绘制它？

Answer 1

你不能用 rChart 明确地做到这一点，但你可以很容易地自己为任何统计分布和通常的任何你想要的函数做到这一点。您可以对 d/r/p/q-distribution 形式的每个统计分布使用完全相同的技术，例如 ?rnorm、?rbinom 等。但这甚至可以推广到 any 你想要的功能。我还包括一个通用函数的示例。

对于使用dnorm和rnorm的正态分布：

x <- rnorm(1000) #you need rnorm here to create 1000 standard normally distributed observations. 
y <- eval(dnorm(x)) #evaluate the function using dnorm now to get probabilities.
#the use of eval() will be clear in the next example. Here you can even omit it if it confuses you.
df <- data.frame(x,y) #make df

#plot
rPlot(y ~ x, data=df, type='line' )

同样，对于二项分布，您可以使用 dbinom 和 rbinom 进行完全相同的操作。其他发行版也一样。

您还可以根据@Gregor 的评论使用 x = seq(-6, 6, length = 1000) 之类的东西而不是 rnorm 函数来创建自定义 x 变量，然后使用 dnorm 生成相应的概率.这种方式的好处是可以直接设置x-axis的范围。例如：

a <- seq(-6,6,length=1000) #use -10,10 to reproduce your example
b <- dnorm(a)
df <- data.frame(a,b)
rPlot(b~a,data=df,type='line')

作为关于如何绘制任何函数的演示和概括

我们以函数log(1+x)为例。在这里您将看到绘制任何函数是多么容易：

x <- runif(1000,1,10) #1000 points are enough
y <- eval(log(1+x)) #easily evaluate the function for your x vector
#the previous was a very special case where you had 2 functions rnorm and dnorm
#instead of an x vector and an f(x) function like here
#this is very easy to generalize
df <- data.frame(x,y) #make df

#plot
rPlot(y ~ x, data=df, type='line' )

您可以按照相同的方式使用您想要的任何功能！

R：如何使用 rCharts 绘制统计函数

R: How to plot statistic functions using rCharts

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