不使用density（）在R中分層密度圖

Question

我已經使用KernSmooth軟件包計算並繪制了高斯核密度估計值，如下所示：

 x <- MyData$MyNumericVector
 h <- dpik(x)
 est <- bkde(x, bandwidth=h)
 plot(est, type='l')

這是KernSmooth文檔中描述的方法。 請注意， dpik()找到最佳帶寬，而bkde()使用該帶寬來擬合內核密度估計。 重要的是，我使用此方法代替基本的density()函數。

如何將這些地塊彼此疊加？

我無法使用geom_density() ggplot2依賴的基本density()函數，因為帶寬和內核密度估計值是使用KernSmooth軟件包進行最佳優化的（請參見Deng＆Wickham，2011，這里： http ://vita.had.co 。 nz / papers / density-estimation.pdf ）。 由於Wickham編寫了ggplot2以及上面對內核密度估計軟件包的回顧，因此，有一種方法可以使用ggplot2來分層不依賴於基本density()函數的density() ，但是我不確定。

即使我不想使用基本的density()函數，我也可以使用ggplot2嗎？ 那lattice ？

Answer 1

您可以使用geom_line來做到這geom_line ：

 m <- ggplot(NULL, aes(x=bkde(movies$votes)$x,y=bkde(movies$votes)$y)) + geom_line()
 print(m)

如果您正在使用grid :: densityplot做t，則可能會將一些值添加到drags-list中：

DARG
傳遞給密度函數的參數列表。 通常，這應該是一個包含零個或多個以下成分的列表：bw，adjust，kernel，window，width，give.Rkern，n，從，至，cut，na.rm（有關詳細信息，請參見密度）