在R中繪制beta分布

Question

使用數據集Lahman::Batting我估算了beta分布的參數。 現在，我想將此經驗導出的beta分布繪制到我據此估計的直方圖上 。

library(dplyr)
library(tidyr)
library(Lahman)

career <- Batting %>%
  filter(AB > 0) %>%
  anti_join(Pitching, by = "playerID") %>%
  group_by(playerID) %>%
  summarize(H = sum(H), AB = sum(AB)) %>%
  mutate(average = H / AB)

我可以將RBI的分布圖繪制為：

career %>% 
  filter(AB > 500) %>% 
  ggplot(aes(x = average)) +
  geom_histogram() +
  geom_freqpoly(color = "red")

並獲得：

我知道我可以使用+ geom_freqpoly獲得：

但是我想要平滑的beta分布 。 我可以通過以下方式估算beta參數：

career_filtered <- career %>%
    filter(AB >= 500)

m <- MASS::fitdistr(career_filtered$average, dbeta,
                    start = list(shape1 = 1, shape2 = 10))

alpha0 <- m$estimate[1] # parameter 1
beta0 <- m$estimate[2] # parameter 2

現在我有了參數alpha0和beta0 ，如何繪制Beta分布，以便獲得如下所示的結果：

這個問題是基於我在這里閱讀的帖子。

Answer 1

所有代碼，包括繪圖代碼，都可以在此處找到。 以下代碼用於獲取請求的繪圖：

ggplot(career_filtered) +
  geom_histogram(aes(average, y = ..density..), binwidth = .005) +
  stat_function(fun = function(x) dbeta(x, alpha0, beta0), color = "red",
                size = 1) +
  xlab("Batting average")

希望這可以幫助。