小编Jef*_*een的帖子

我正在探索一些数据,所以我想要做的第一件事就是尝试将正态(高斯)分布拟合到它.这是我第一次在R中尝试这个,所以我一步一步.首先我预先分类我的数据:

myhist = data.frame(size = 10:27, counts = c(1L, 3L, 5L, 6L, 9L, 14L, 13L, 23L, 31L, 40L, 42L, 22L, 14L, 7L, 4L, 2L, 2L, 1L) )

qplot(x=size, y=counts, data=myhist)

由于我需要计数,我需要添加一个归一化因子(N)来扩大密度:

fit = nls(counts ~ N * dnorm(size, m, s), data=myhist, start=c(m=20, s=5, N=sum(myhist$counts)) )   

然后我创建适合显示的数据,一切都很好:

x = seq(10,30,0.2)
fitted = data.frame(size = x, counts=predict(fit, data.frame(size=x)) )
ggplot(data=myhist, aes(x=size, y=counts)) + geom_point() + geom_line(data=fitted)

当我发现这个线程谈到使用geom_smooth()一步完成所有这一切时,我很兴奋,但我无法让它工作:

• http://www.mail-archive.com/r-help@r-project.org/msg109882.html

这是我尝试的......以及我得到的:

ggplot(data=myhist, aes(x=size, y=counts)) + geom_point() + geom_smooth(method="nls", formula = counts ~ N * …