Нарисуйте ecdf и плотность на том же графике и увеличьте масштаб до определенной части - PullRequest
Новая
       27

Нарисуйте ecdf и плотность на том же графике и увеличьте масштаб до определенной части

0 голосов
/ 09 мая 2018

Я хочу построить плотность и ecdf на одном графике, используя ggplot2. Я написал код здесь 

library(ggplot2)
library(reshape)


set.seed(101)
var1 = rnorm(1000, 0.5)
var2 = rnorm(100000,0.5)
combine = melt(data.frame("var1" = var1,"var2"= var2))
ggplot(data = combine) + 
  geom_density(aes(x = value, color = variable), alpha = 0.2)+
  scale_y_continuous(name = "Density",sec.axis = sec_axis(~.*(1*(max(density(var1)$y,density(var2)$y))), name = "Ecdf")) +
  ggtitle("Density and Ecdf plot ") +
  theme_bw() +
  theme(plot.title = element_text(size = 14, family = "Tahoma", face = "bold"),
        text = element_text(size = 12, family = "Tahoma")) +
  scale_fill_brewer(palette="Accent")+
  stat_ecdf(aes(x = value, color = variable))

В результате (кроме черного прямоугольника)

enter image description here

Однако, ось не верна, левая ось должна быть пределом плотности (0,0.4), а правая ось y должна быть пределом ecdf (0,1). Я также хочу, чтобы обе цифры масштабировались, например, максимум плотности, т. Е. 0,4 должен соответствовать максимуму ecdf 1.

После этого я хочу увеличить изображение, особенно верхнюю правую часть (черный прямоугольник, верхние 25%), поскольку весь график не нужен. Мне нужны два сюжета, один с полной протяженностью, а другой увеличенный.

Дайте мне знать, как это делается с помощью ggplot2.

1 Ответ

0 голосов
/ 09 мая 2018

Вы можете попытаться рассчитать плотность и эмпирическое кумулятивное распределение перед построением графика. Здесь я использую Tidyverse. Особенно полезны purrr::map функции. 

library(tidyverse)
# density
dens <- combine %>% 
  as.tibble() %>% 
  split(.$variable) %>% 
  map(~density(.x$value) %>% 
        with(.,tibble(x=x, y=y))) %>% 
  bind_rows(.id = "variable") 
# ecdf
df <- combine %>% 
  as.tibble() %>% 
  split(.$variable) %>% 
  map2(.,split(dens, dens$variable), ~ecdf(.x$value)(.y$x) %>% 
        tibble(x=.y$x, Ecdf=.)) %>% 
  bind_rows(.id = "variable") %>% 
  bind_cols(dens,.)
# scaling factor
SCALE <- max(df$y)
# the plot
ggplot(df,aes(x,color=variable)) + 
     geom_line(aes(y=y)) + 
     geom_line(aes(y=Ecdf*SCALE)) +
     scale_y_continuous(name = "Density",sec.axis = sec_axis(trans = ~./SCALE, name = "Ecdf"))

enter image description here

# zooming 
p + coord_cartesian(xlim = c(1.5, 5))
...