R 语言经典实例（原书第 2 版）

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第

10

章

10.20 对直方图添加密度估计

10.20.1 问题

你有一个数据样本的直方图，并且需要添加一条曲线来显示数据所体现的密度。

10.20.2 解决方案

使用 geom_density 函数估算样本密度，如图 10-46 所示：

ggplot(Cars93) +

aes(x = MPG.city) +

geom_histogram(aes(y = ..density..), bins = 21) +

geom_density()

30

MPG.city

4020

0.15

0.10

0.05

0.00

density

图 10-46：具有密度估计的直方图

10.20.3 讨论

直方图表示数据的密度函数，但它很粗糙。更平滑的估计可以帮助你更好地可视化数据

所在的分布。

核密度估计

（KDE）是单变量数据密度更平滑的表示。

在 ggplot 中，我们在 geom_histogram 函数中传递 aes(y = ..density ..) 并

使用 geom_density 函数。

以下示例从伽马分布中获取样本，然后绘制直方图和估计密度，如图 10-47 所示：

samp <- rgamma(500, 2, 2)