Cách dễ dàng hơn để vẽ phân bố tần số tích lũy trong ggplot?

Question

Tôi đang tìm cách dễ dàng hơn để vẽ đường phân phối tích lũy trong ggplot.

Tôi có một số dữ liệu có histogram tôi ngay lập tức có thể hiển thị với

qplot (mydata, binwidth=1); 

Tôi tìm thấy một cách để làm điều đó tại http://www.r-tutor.com/elementary-statistics/quantitative-data/cumulative-frequency-graph nhưng nó liên quan đến một số bước và khi khám phá dữ liệu mà nó là tốn thời gian.

Có cách nào để làm điều đó một cách đơn giản hơn trong ggplot, tương tự như cách các đường xu hướng và khoảng tin cậy có thể được thêm bằng cách chỉ định các tùy chọn?

Answer 1

Có tích hợp chức năng ecdf() trong R, điều này sẽ giúp mọi thứ trở nên dễ dàng hơn. Dưới đây là một số mẫu mã, sử dụng plyr

library(plyr) 
data(iris) 

## Ecdf over all species 
iris.all <- summarize(iris, Sepal.Length = unique(Sepal.Length), 
          ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length))) 

ggplot(iris.all, aes(Sepal.Length, ecdf)) + geom_step() 

#Ecdf within species 
iris.species <- ddply(iris, .(Species), summarize, 
          Sepal.Length = unique(Sepal.Length), 
          ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length))) 

ggplot(iris.species, aes(Sepal.Length, ecdf, color = Species)) + geom_step() 

Sửa Tôi chỉ nhận ra rằng bạn muốn tần số tích lũy. Bạn có thể nhận được rằng bằng cách nhân giá trị ecdf cho tổng số quan sát:

iris.all <- summarize(iris, Sepal.Length = unique(Sepal.Length), 
          ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length)) * length(Sepal.Length)) 

iris.species <- ddply(iris, .(Species), summarize, 
          Sepal.Length = unique(Sepal.Length), 
          ecdf = ecdf(Sepal.Length)(unique(Sepal.Length))*length(Sepal.Length)) 

Answer 2

Thậm chí dễ dàng hơn:

qplot(unique(mydata), ecdf(mydata)(unique(mydata))*length(mydata), geom='step') 

Answer 3

Phiên bản mới của ggplot2 (0.9.2.1) có một built-in stat_ecdf() chức năng cho phép bạn vẽ các bản phân phối tích lũy rất dễ dàng.

qplot(rnorm(1000), stat = "ecdf", geom = "step") 

Hoặc

df <- data.frame(x = c(rnorm(100, 0, 3), rnorm(100, 0, 10)), 
      g = gl(2, 100)) 
ggplot(df, aes(x, colour = g)) + stat_ecdf() 

mẫu mã từ tài liệu ggplot2.