[英]Using ggplot histogram instead of hist function in R
我在 R 中使用称为 BetaMixture 的 package 来拟合数据向量的 beta 分布的混合。 output 提供给使用混合 model 组件产生良好直方图的hist
:
# Install and load the libraries
#install.packages("BetaModels")
library(BetaModels)
# Create a vector, fit mixture models and plot the histogram
vec <- c(rbeta(700, 5, 2), rbeta(300, 1, 10))
model <- BetaMixture(vec,2)
h <- hist(model, breaks = 35)
到目前为止,一切都很好。 现在我如何在ggplot中得到这个? 我检查了h
object 但这与model
object 没有什么不同。 它们完全相同。 我不知道这个hist
甚至对于这个 class 是如何工作的。 除了 @datavec 之外,它从model
中提取了什么来生成这个@datavec
?
您可以使用getMethod("hist", "BetaMixture")
获取BetaMixed
对象的hist
function 。
您可以在下面找到此 function 到“ ggplot2
世界”的简单翻译。
myhist <- function (x, ...) {
.local <- function (x, mixcols = 1:7, breaks=25, ...)
{
df1 <- data.frame(x=x@datavec)
p <- ggplot(data=df1, aes(x=x)) +
geom_histogram(aes(y=..density..), bins=breaks, alpha=0.5, fill="gray50", color="black")
while (length(mixcols) < ncol(x@mle)) mixcols <- c(mixcols,
mixcols)
xv <- seq(0, 1, length = 502)[1:501]
for (J in 1:ncol(x@mle)) {
y <- x@phi[J] * dbeta(xv, x@mle[1, J], x@mle[2, J])
df2 <- data.frame(xv, y)
p <- p + geom_line(data=df2, aes(xv, y), size=1, col=mixcols[J])
}
p <- p + theme_bw()
invisible(p)
}
.local(x, ...)
}
library(ggplot2)
# Now p is a ggplot2 object.
p <- myhist(model, breaks=35)
print(p)
BetaMixture 返回的BetaMixture
是一个 S4 class object,有 2 个感兴趣的插槽。
Slot Z
返回属于每个分布的每个数据点的概率矩阵。
所以在前 6 行中,所有点都属于第二个分布。
head(model@Z)
# [,1] [,2]
#[1,] 1.354527e-04 0.9998645
#[2,] 4.463074e-03 0.9955369
#[3,] 1.551999e-03 0.9984480
#[4,] 1.642579e-03 0.9983574
#[5,] 1.437047e-09 1.0000000
#[6,] 9.911427e-04 0.9990089
slot mle
返回参数的最大似然估计。
现在使用这些值来创建向量的 data.frame 和参数的 data.frame。
df1 <- data.frame(vec)
df1$component <- factor(apply(model@Z, 1, which.max))
colors <- as.integer(levels(df1$component))
params <- as.data.frame(t(model@mle))
names(params) <- c("shape1", "shape2")
Plot 数据。
library(ggplot2)
g <- ggplot(df1, aes(x = vec, group = component)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..),
bins = 35, fill = "grey", color = "grey40")
for(i in 1:nrow(params)){
sh1 <- params$shape1[i]
sh2 <- params$shape2[i]
g <- g + stat_function(
fun = dbeta,
args = list(shape1 = sh1, shape2 = sh2),
color = colors[i]
)
}
suppressWarnings(print(g + theme_bw()))
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