Я подгоняю модель подсчета к вектору фактических данных и теперь хотел бы построить фактическую и прогнозируемую сгруппированные (уклоненные) гистограммы.Поскольку это модель подсчета, данные являются дискретными (X = x от 0 до 317).Поскольку я подгоняю модель, у меня есть только табличные данные для прогнозируемых значений.
Вот как выглядит мой исходный фрейм данных:
actual predicted
1 3236 3570.4995
2 1968 1137.1202
3 707 641.8186
4 302 414.8763
5 185 285.1854
6 104 203.0502
Я преобразовал данные, которые должны быть нанесены на графикс ggplot2:
melted.data <- melt(plot.data)
melted.data$realization <- c(rep(0:317, times=2))
colnames(melted.data)=c('origin','count','realization')
Так что мой фрейм данных теперь выглядит так:
head(melted.data)
origin count realization
1 actual 3236 0
2 actual 1968 1
3 actual 707 2
4 actual 302 3
5 actual 185 4
6 actual 104 5
> tail(melted.data)
origin count realization
631 predicted 1.564673e-27 312
632 predicted 1.265509e-27 313
633 predicted 1.023552e-27 314
634 predicted 8.278601e-28 315
635 predicted 6.695866e-28 316
636 predicted 5.415757e-28 317
Когда я пытаюсь построить его график (опять же, я хотел бы получить фактическое и прогнозируемоепосчитать - что уже занесено в таблицу - дискретной реализацией), я даю эту команду:
ggplot(melted.data, stat="identity", aes(x=realization, fill=origin)) + geom_bar(position="dodge")
Все же кажется, что параметр stat не нравится ggplot2, так как я не получаюправильная высота стержня (которая будет соответствовать переменной «count»).
Есть идеи?
Спасибо,
Роберто.