R语言hist绘制频率分布直方图加拟合曲线

在R语言中，`hist()`函数用于绘制数据的频数分布直方图，而要添加拟合曲线，通常我们会结合`fitdistr()`函数拟合概率密度函数（PDF），然后使用`lines()`或`abline()`函数将拟合线画上去。以下是基本步骤：

1. 首先，你需要有一个数据集，例如`x`，可以是向量或数据框的一部分。

x <- rnorm(100) # 生成一个正态分布的数据集作为示例

2. 使用`hist()`绘制直方图：

hist(x, main = "Frequency Histogram", xlab = "Values", ylab = "Frequency")

这会创建一个简单的直方图。

3. 接下来，我们使用`fitdistr()`拟合数据到某个分布（如正态、均匀等）。这里以正态分布为例：

fit <- fitdistr(x, "norm") # 拟合到正态分布
mean_fit <- fit$estimate[1] # 计算均值
sd_fit <- fit$estimate[2]   # 计算标准差

# 创建拟合线数据点
fitted_values <- seq(min(x), max(x), length.out = 100)
pdf_fit <- dnorm(fitted_values, mean_fit, sd_fit) # 正态分布的PDF值

plot(fitted_values, pdf_fit, type = "l", col = "red", lwd = 2, add = TRUE, 
     xlab = "Values", ylab = "Probability Density", legend.pos = "topright")

`add = TRUE`表示将在现有直方图上添加拟合曲线，如果希望覆盖原有直方图，可以设置为`FALSE`。