R : rCharts를 사용하여 통계 함수를 그리는 방법

Question

rCharts 패키지를 사용하여 정규 분포와 같은 통계 분포를 그립니다. curve 또는 ggplot2를 사용하여 플롯 할 수있었습니다.

곡선

curve(dnorm, xlim=c(-10,10)) 

ggplot2

ggplot(data.frame(x=c(-10,10)), aes(x)) + stat_function(fun=dnorm, args=list(0, 1)) 

내가 팔레스타인 해방기구 (PLO)에 원 t 통계 함수를 사용하여 rCharts,하지만 수 없습니다. 어떻게 플롯합니까?

Answer 1

명시 적으로는 rChart으로 할 수는 없지만 모든 통계 배포 및 일반적으로 원하는 모든 기능을 수행하기는 매우 쉽습니다. d/r/p/q-distribution과 같은 통계 분포에 대해 똑같은 기술을 ?rnorm, ?rbinom 등과 같이 정확하게 사용할 수 있습니다. 그러나 원하는 모든 함수로 일반화 할 수도 있습니다. 나는 또한 일반적인 함수를위한 예제를 포함한다. dnorm 및 rnorm를 사용하여 정규 분포를 들어

는 :

x <- rnorm(1000) #you need rnorm here to create 1000 standard normally distributed observations. 
y <- eval(dnorm(x)) #evaluate the function using dnorm now to get probabilities. 
#the use of eval() will be clear in the next example. Here you can even omit it if it confuses you. 
df <- data.frame(x,y) #make df 

#plot 
rPlot(y ~ x, data=df, type='line') 

마찬가지로, 이항 분포에 대한 당신은 dbinom 및 rbinom를 사용하여 정확히 동일한 기능을 수행 할 것입니다. 다른 배포본과 동일합니다.

rnorm 함수 대신 @ Gregor의 설명에 따라 x = seq(-6, 6, length = 1000)과 같은 것을 사용하여 사용자 정의 x 변수를 만든 다음 dnorm을 사용하여 해당 확률을 산출 할 수도 있습니다. 이 방법의 장점은 x 축의 한계를 직접 설정할 수 있다는 것입니다. 예컨대 데모와의 예로 들어 기능 log(1+x)을 사용하자 어떤 기능을

을 플롯하는 방법에 대한 일반화로

:

a <- seq(-6,6,length=1000) #use -10,10 to reproduce your example 
b <- dnorm(a) 
df <- data.frame(a,b) 
rPlot(b~a,data=df,type='line') 

. 당신은 같은 방법으로 원하는 기능을 사용할 수 있습니다

x <- runif(1000,1,10) #1000 points are enough 
y <- eval(log(1+x)) #easily evaluate the function for your x vector 
#the previous was a very special case where you had 2 functions rnorm and dnorm 
#instead of an x vector and an f(x) function like here 
#this is very easy to generalize 
df <- data.frame(x,y) #make df 

#plot 
rPlot(y ~ x, data=df, type='line') 

: 여기 당신은 어떤 기능을 음모하는 것이 얼마나 쉬운 지 볼 것이다!