怎么用r语言画核密度图

你可以使用R中的`density()`函数来计算核密度估计，然后使用`plot()`函数来绘制核密度图。以下是一个简单的例子：

# 生成一组随机样本
set.seed(123)
x <- rnorm(100)

# 计算核密度估计
d <- density(x)

# 绘制核密度图
plot(d, main = "Kernel Density Plot", xlab = "Value", ylab = "Density")

在此例子中，我们生成了一个包含100个随机样本的数据集，然后使用`density()`函数计算了核密度估计。最后，使用`plot()`函数将估计结果绘制为核密度图。你可以根据自己的数据进行相应的修改。

相关问题

R语言日收益率核密度估计图

要画R语言的日收益率核密度估计图，可以使用以下代码：

library(quantmod)

# 获取股票数据
getSymbols("AAPL")
stock <- AAPL

# 计算日收益率
returns <- dailyReturn(Cl(stock))

# 绘制核密度估计图
plot(density(returns), main = "AAPL Daily Returns Density Estimation")

这段代码使用quantmod包获取苹果公司（AAPL）的股票数据，并计算出每日的收益率。然后使用density()函数计算日收益率的核密度估计，并使用plot()函数绘制图表。你可以将代码中的AAPL改成你感兴趣的股票代码。

r语言hist函数画直方图并添加核密度估计曲线

好的，对于这个问题，我可以直接回答。在R语言中，可以使用hist()函数画直方图，并通过添加density()函数来添加核密度估计曲线。具体用法可以参考以下代码：

data <- rnorm(1000) # 生成随机数据
hist(data, freq=FALSE) # 画直方图
lines(density(data)) # 添加核密度估计曲线

希望这个回答能够帮到你。