R语言累积概率密度图代码
时间: 2023-10-07 13:05:16 浏览: 50
以下是一个绘制R语言累积概率密度图的示例代码:
```R
library(latticeExtra)
ecdfplot(~ gcsescore | factor(score), data = Chem97, groups = gender, auto.key = list(columns = 2), subset = gcsescore > 0, xlab = "Average GCSE Score", main = "Figure 3.8")
```
在这个代码中,使用了`ecdfplot`函数来绘制累积概率密度图。`~ gcsescore | factor(score)`表示绘制`gcsescore`变量相对于`factor(score)`变量的累积概率密度图。`data = Chem97`表示数据来源为`Chem97`数据集。`groups = gender`表示按照`gender`变量进行分组。`auto.key = list(columns = 2)`表示自动生成图例,并将图例分为两列显示。`subset = gcsescore > 0`表示只选择`gcsescore`大于0的数据。`xlab = "Average GCSE Score"`表示x轴标签为"Average GCSE Score"。`main = "Figure 3.8"`表示图的标题为"Figure 3.8"。
希望这个示例代码对您有帮助!
相关问题
R语言计算累积概率密度代码
下面是使用R语言计算累积概率密度的代码示例:
```R
# 导入所需的包
library(stats)
# 设置参数
mean <- 0 # 均值
sd <- 1 # 标准差
x <- c(-3, -2, -1, 0, 1, 2, 3) # x的取值范围
# 计算累积概率密度
cdf <- pnorm(x, mean, sd)
# 打印结果
print(cdf)
```
在上述代码中,我们首先导入了`stats`包,该包提供了一系列统计函数。然后,我们设置均值`mean`和标准差`sd`的值,并定义了需要计算累积概率密度的取值范围`x`。接下来,我们使用`pnorm`函数计算了累积概率密度,并将结果存储在`cdf`变量中。最后,我们使用`print`函数打印出计算的结果。
r语言中如何画累积概率图
可以使用ggplot2包来画累积概率图。下面是一个简单的例子:
假设有一组数据x,要画出其累积概率图,可以按照以下步骤进行:
1. 计算x的累积概率分布函数:
```
cdf <- ecdf(x)
```
2. 生成一个包含x的序列,并计算对应的累积概率:
```
x_seq <- seq(min(x), max(x), length.out = 100)
y <- cdf(x_seq)
```
3. 使用ggplot2包画图:
```
library(ggplot2)
ggplot(data.frame(x = x_seq, y = y), aes(x, y)) +
geom_line() +
xlab("x") +
ylab("Cumulative Probability")
```
这样就可以画出x的累积概率图了。