如何在 R 中使用 ggplot2 绘制 ECDF 图？

ECDF 全称是 Empirical Cumulative Distribution Function，即经验累积分布函数。它用于表示随机变量的累积分布情况，通常用于比较两组数据的分布情况。使用 ggplot2 绘制 ECDF 图很简单，下面将详细介绍。

准备数据

首先我们需要准备一组数据，这里以 R 内置数据集 iris 为例。假设我们想要比较不同种类的鸢尾花花瓣长度（Petal.Length）的分布情况，我们可以先对数据进行分组：

library(dplyr)
data(iris)
df <- iris %>% 
  select(Species, Petal.Length)

使用 ggplot2 绘制 ECDF 图

接下来我们可以使用 ggplot2 绘制 ECDF 图。首先需要计算累积分布函数的值，这可以通过函数 ecdf() 实现。然后用 ggplot() 函数绘图，用 stat_ecdf() 函数添加 ECDF 图层，最后用 facet_grid() 函数进行分面绘图。

library(ggplot2)
g <- ggplot(data = df, aes(x = Petal.Length))
g <- g + stat_ecdf(aes(color = Species))
g <- g + facet_grid(.~Species)
g <- g + labs(title = "ECDF of Petal.Length by Species", x = "Petal.Length", y = "ECDF")
g

运行完上述代码后，就可以得到一个包含三张图的三行一列的分面图，每张图表示一种鸢尾花的累积分布情况。

代码片段

library(dplyr)
library(ggplot2)

# 准备数据
data(iris)
df <- iris %>% 
  select(Species, Petal.Length)

# 使用 ggplot2 绘制 ECDF 图
g <- ggplot(data = df, aes(x = Petal.Length))
g <- g + stat_ecdf(aes(color = Species))
g <- g + facet_grid(.~Species)
g <- g + labs(title = "ECDF of Petal.Length by Species", x = "Petal.Length", y = "ECDF")
g