Некумулятивная функция распределения в R

У меня есть два вектора разной длины, каждый из которых содержит числа от 0 до 50. Некоторые числа не содержатся в векторах, другие могут встречаться несколько раз.

a <- c(22, 11, 9, 15, 19, 14, 13, 17, 24, 21, 21, 19, 20, 23, 18, 20, 21, 15, 25, 11, 21, 19, 27, 20, 30, 11, 31, 28, 21, 24, 29, 13, 19, 13, 18, 18, 11, 29, 7, 21, 36, 21, 31, 24, 28, 36, 12, 21, 18, 27, 6, 23, 22, 25, 17, 15, 27, 9, 33, 14, 4, 15, 31, 27, 22, 25, 31, 23, 8, 23, 27, 21, 19, 17, 5, 29, 15, 26, 25, 30, 29, 5, 19, 12, 23, 8, 21, 20, 23, 19, 18, 40, 33, 17, 15, 25, 15, 15, 10, 9, 19, 11, 41, 14, 33, 5, 28, 15, 27, 16, 9, 5, 21, 19, 19, 29, 30, 8, 15, 20, 26, 17, 35, 18, 18, 26, 35, 33, 30, 11, 26, 21, 14, 20, 20, 23, 15, 21, 23, 15, 12, 8, 33, 13, 15, 5, 19, 12, 23, 18, 19, 15, 18, 16, 7, 19, 21, 23, 8, 10, 6, 5, 20, 19, 18, 13, 32, 14, 11, 14, 26, 28, 20, 9, 31, 19, 9, 23, 29, 12, 37, 17, 15, 13, 18, 23, 18, 10, 13, 18, 28, 8, 17, 18, 14, 14, 19, 23, 16, 30, 16, 16, 19, 13, 15, 25, 22, 36, 8, 26, 5, 2, 26)
b <- c(7, 2, 3, 11, 16, 1, 3, 9, 15, 27, 2, 5, 11, 13, 24, 29, 11, 6, 1, 2, 5, 4, 2, 1, 7, 3, 0, 26, 13, 2, 15, 14, 11, 12, 15, 10, 4, 24, 21, 3, 43, 12, 19, 5, 2, 30, 9, 3, 5, 8, 25, 5, 24, 16, 15, 7, 2, 28, 8, 1, 15, 11, 3, 19, 28, 7, 3, 16, 7, 19, 5, 7, 1, 21, 21, 4, 8, 11, 16, 27, 13, 9, 2, 5, 14, 10, 3, 4, 20, 10, 7, 1, 10, 13, 11, 12, 10, 9, 24, 4, 26, 7, 11, 14, 3, 2, 9, 5, 1, 6, 9, 8, 16, 23, 3, 5, 5, 23, 25, 14, 3, 7, 16, 1, 11, 4, 2, 8, 6, 2, 2, 2, 2, 16, 8, 5, 15, 14, 10, 7, 9, 13, 5, 10, 18, 1, 24, 1, 8, 14, 3, 16, 18, 13, 0, 0, 10, 3, 21, 10, 8, 4, 2, 2, 4, 1, 10, 10, 8, 5, 17, 19, 2, 6, 5, 5, 17, 13, 0, 1, 19, 2, 14, 24, 7, 4, 8, 9, 7, 9, 6, 15, 8, 3, 7, 9, 13, 20, 13, 1, 7, 6, 28, 2, 11, 7, 0, 14)

Я хочу построить линии, которые показывают, как часто каждое число содержится в каждом векторе, то есть частоту чисел.

Я могу нарисовать гистограммы, показывающие частоту, если установить интервалы между каждым возможным числом:

hist(a, breaks=seq(-0.5, 50.5, 1), xlim = c(0, 50), col = rgb(0,1,0,0.5))
par(new=TRUE)
hist(b, breaks=seq(-0.5, 50.5, 1), xlim = c(0, 50), col = rgb(1,0,1,0.5))

x

Я знаю, что существует эмпирическая кумулятивная функция распределения (ecdf()), которая приводит к S-образной форме; но мне нужна некумулятивная функция эмпирического распределения, которая приведет к чему-то вроде ступенчатой ​​колоколообразной кривой, похожей на контур гистограммы.

Самое близкое, что я могу получить, - это график плотности:

plot(density(a), xlim = c(-10, 50))
par(new=TRUE)
plot(density(b), xlim = c(-10, 50))

введите описание изображения здесь

Но я не этого хочу. Мне нужна частотная "кривая". Это должно выглядеть примерно так (нарисовано от руки в Photohshop):

введите описание изображения здесь

Так как же добиться частотной "кривой"?


r distribution density-plot
person Community    schedule 15.10.2014    source источник
comment
Я знаю, что такое плотность. Я не хочу плотности. Мне нужна частота. Абсолютное число того, как часто каждое значение существует в каждом векторе. Если вы прочитали мой вопрос, там ясно сказано.   -  person    schedule 15.10.2014
comment
То, что вы утверждаете, не имеет смысла.   -  person Roland    schedule 15.10.2014
comment
@Roland Гистограмма делает то, что я хочу, только рисует вертикальные линии. Мне нужен график, показывающий только верхние линии гистограммы без вертикальных линий. Просто функция распределения, а не кумулятивная функция распределения. Если вы посмотрите на кумулятивную функцию распределения, вы заметите, что она выглядит как гистограмма без вертикальных линий. Все, что я хочу, это не кумулятивно. Как это не имеет смысла? Я добавил график плотности только для того, чтобы показать основную форму графика, которую я хочу (колокольчик вместо S-образной формы, которую показывает кумулятивная функция распределения).   -  person    schedule 15.10.2014
comment
Ой, извини. Я не понял этого. Я удалю этот пост. Но, прочитав соответствующую справку, я обнаружил, что есть команда as.stepfun. Помогло бы это?   -  person bdecaf    schedule 15.10.2014
comment
возможный дубликат Подгонка кривой плотности к гистограмме в R   -  person    schedule 15.10.2014
comment
Спасибо, @bdecaf, может быть, это поможет. Мне нужно попробовать.   -  person    schedule 15.10.2014

Ответы (3)


arrow_upward
2
arrow_downward

Что-то вроде этого?

ah <- hist(a, seq(-0.5, 50.5, 1), plot=FALSE)
bh <- hist(b, seq(-0.5, 50.5, 1), plot=FALSE)

plot(ah$breaks[-1], ah$counts, type="s", ylim=c(0, 100), xaxt="n")
lines(bh$breaks[-1], bh$counts, type="s", col="red")
axis(1, at=ah$breaks)

введите описание изображения здесь

person johannes    schedule 15.10.2014
comment
Мне нравится, насколько это простое решение и как оно использует только базовые функции. Спасибо! Идеально. - person ; 15.10.2014

arrow_upward
1
arrow_downward

Использование ggplot2:

DF <- data.frame(x=c(a, b), g=c(rep("a", length(a)), rep("b", length(b))))

library(ggplot2)
ggplot(DF, aes(x=x, colour=g)) +
  stat_bin(position="identity", breaks=seq(-0.5, 50.5, 1), 
           geom="errorbarh", aes(xmin=..x..-0.5, xmax=..x..+0.5), height=0, size=2) +
  theme_bw() +
  theme(legend.position="none")

итоговый сюжет

person Roland    schedule 15.10.2014
comment
Спасибо, @Roland. Идеально. Теперь у меня есть два ответа, которые мне нравятся, и я должен выбрать один. Я выбрал более простой для меня ответ. Но это тоже прекрасно. Спасибо. - person ; 15.10.2014

arrow_upward
0
arrow_downward

Попробуйте выполнить с помощью ggplot:

dual = data.frame(grp='a', value=a)
dual2 = data.frame(grp='b', value=b)
dual3 = rbind(dual, dual2)
dd = data.frame(with(dual3, table(grp, value)))

> head(dd)
  grp value Freq
1   a     0    0
2   b     0    5
3   a     1    0
4   b     1   13
5   a     2    1
6   b     2   19

ggplot(dd, aes(x=value, y=Freq, group=grp, fill=grp))+geom_bar(stat='identity', position='dodge')

введите описание изображения здесь

ggplot(dd, aes(x=value, y=Freq, group=grp, color=grp))+geom_line()

введите описание изображения здесь

ggplot(dd, aes(x=value, y=Freq, group=grp, color=grp))+stat_smooth()

введите описание изображения здесь

person rnso    schedule 15.10.2014