计算和绘制 r 中核密度分布的差异

Question

我正在使用 R 并且我想计算 x 轴上每个点的两个核密度分布之间的差异并绘制该差异，但我遇到了一些问题。 是否有某种功能或方法可以做到这一点？ 就上下文而言，我正在使用血压数据，我想计算男性和女性血压每个点的差异。

我的分布代码（不是差异）看起来像这样（SBP=收缩压）：

km <- density(data$SBP[data$GENDER==0], bw="nrd0", adjust = 1, kernel = c("gaussian"), window = kernel, n=512, cut=3, give.Rkern = FALSE, na.rm=FALSE)
kf <- density(data$SBP[data$GENDER==1], bw="nrd0", adjust = 1, kernel = c("gaussian"), window = kernel, n=512, cut=3, give.Rkern = FALSE, na.rm=FALSE)

plot(km, xlab="SBP", main="SBP Distribution of Men & Women", col="blue")
lines(kf, col="green")

我对这一切完全陌生！ 我很确定我的确切问题也没有在这里被问到，但请引导我找到可能有帮助的任何其他资源。 谢谢。

Answer 1

density对象具有分别存储 x 轴和分布函数值的元素x和y元素。 如果对两个density()调用使用相同的from和to参数，则计算出的x值应该相同。

将两个密度的 xy 值存储在一个数据框中，然后在x上合并/加入它们，然后您可以计算差异并绘制它们：

x <- rnorm(1000,0,1)
y <- rnorm(1000,1,1)
fx <- density(x,from = -5,to=5)
fy <- density(y,from = -5,to=5)
plot(fx,col='blue',main="SBP Distribution of Men & Women")
lines(fy, col="green")

dfx <- data.frame(x=fx$x,
                  fx=fx$y)

dfy <- data.frame(x=fy$x,
                  fy=fy$y)

library(dplyr)
#> 
#> Attaching package: 'dplyr'
#> The following objects are masked from 'package:stats':
#> 
#>     filter, lag
#> The following objects are masked from 'package:base':
#> 
#>     intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)

inner_join(dfx,dfy,on='x') %>% 
  mutate(diff=fx-fy) %>% 
  ggplot()+
  geom_line(aes(x=x,y=diff))
#> Joining, by = "x"

^{由reprex 包(v0.3.0) 于 2020 年 3 月 10 日创建}