说明ggplot2密度图中的平均值和标准偏差

Question

我正在尝试构建一个图,其中我绘制了正态分布的变量,显示了它们在x轴上的平均值和y轴上的标准偏差(SD).有点像密度图,但不是在y轴上有密度,我想要SD(值).

我正在处理下面的数据,

set.seed(1)
mu1 <- rnorm(10^5, mean = 1, sd = 1)
mu3 <- rnorm(10^5, mean = 3, sd = 2)

两个正态分布的变量.在这里他们的意思和sd,

# install.packages("tidyverse", dependencies = TRUE)
require(tidyverse)
tibble(mu1, mu3) %>% summarise_all(funs(mean, sd))
#> # A tibble: 1 x 4
#>    mu1_mean mu3_mean    mu1_sd   mu3_sd
#>       <dbl>    <dbl>     <dbl>    <dbl>
#> 1 0.9993454 3.000825 0.9982848 1.998234

我玩过ggplot2和其他整齐的软件包,以便更接近我想要的东西.我也试过从一个盒子图中复制这个函数做类似的事情,但是还成功了.

这是我的开始,

tibble(mu1, mu3) %>% gather() %>% ggplot() + 
  geom_density(aes(x = value, colour = key)) + 
  labs(x = 'mean', y = 'currently density, but I would like sd')

Answer 1

平均值和标准偏差是在x刻度上测量的,因此您需要沿x轴绘制它们.y轴是给定x间隔内的点密度,并且类似于直方图中条的高度.

也许这会给你一些你想要的东西:下面的代码添加了一条横跨每个密度图的标准偏差的水平线,以及用于标记它们在x轴上的位置的下拉线.sd线位于y值,其中分布的宽度等于标准偏差.如果您愿意,您可以另外(或替代)填充标准差所跨越的区域.

library(dplyr)

# Densities
n = 2^10
df = data.frame(x = c(density(foo,n=n)$x, density(bar,n=n)$x),
                y = c(density(foo,n=n)$y, density(bar,n=n)$y),
                group=rep(c("foo","bar"), each=n))

## Mean and SD
msd =  melt(data.frame(foo=foo, bar=bar)) %>% 
         group_by(group=variable) %>% summarise(mean=mean(value), sd=sd(value))

# Find y value (of density) where sd has same width as density
msd$y = unlist(lapply(unique(df$group), function(g) {
  d = df[df$group==g,]
  d$y[which.min(abs(d$x - (msd$mean[msd$group==g] - msd$sd[msd$group==g])))]
}))

ggplot(df, aes(x=x, y=y, colour=group)) + 
  geom_line() + labs(x = NULL) +
  geom_segment(data=msd, aes(y=y,yend=y, x=mean - sd, xend=mean + sd), lty="21") +
  geom_point(data=msd, aes(y=y, x=mean)) +
  geom_segment(data=msd, aes(x=mean-sd, xend=mean-sd, y=0, yend=y), alpha=0.5, lty="21") +
  geom_segment(data=msd, aes(x=mean+sd, xend=mean+sd, y=0, yend=y), alpha=0.5, lty="21")