在 R 中绘制直方图上的正态分布

在本文中，我们将讨论如何在 R 编程语言中绘制直方图上的正态分布。

在随机数据集中，通常观察到数据的分布是正常的，即在使用密度图进行可视化时，x 轴和 y 轴上的变量值我们得到钟形曲线。该曲线的中心代表数据集的平均值。但是即使是平滑的密度图也不会显示真实值，而是显示正态分布。为了解决这种情况，我们使用带有正态分布叠加的直方图。在这种情况下，直方图给出了绘制条形的实际值，而叠加密度图则显示了正态分布趋势。

为此，我们使用 rcompanion 包的 plotNormalHistogram()函数。此函数将数据向量作为参数，并绘制一个具有最佳拟合密度图的直方图作为叠加图。

安装

要安装 rcompanion 软件包：

install.packages("rcompanion") 

具有正态分布叠加的直方图

要创建具有密度图的正态分布叠加的基本直方图，我们使用 R 语言中 rcompanion 包库的 plotNormalHistogram()函数。

句法：

plotNormalHistogram( x, prob, col, main, length)

参数：

• x：确定绘图的数据向量
• prob：这是一个布尔值。如果为 FALSE，则显示计数，否则显示密度。
• main：确定绘图的显示标题。
• 长度：确定密度图线中的点数。

例子：

这里，是一个带有正态分布叠加的基本直方图。

R

# load library rcompanion
library(rcompanion)
  
# create data vector
x= c(rnorm(10000))
  
# draw plot
plotNormalHistogram( x, prob = FALSE,
                      main = "Normal Distribution overlay on Histogram",
                      length = 1000 )

输出：

颜色和尺寸定制

我们可以根据需要自定义上图的外观，通过使用 col、linecol、lwd 和 border 参数来更改直方图的条形颜色、密度图线的颜色、密度图的宽度线，以及直方图条形边框的颜色。因为 plotNormalHistogram()函数是在 hist()函数之上构建的，所以 hist()函数的所有参数也在这里工作。

句法：

plotNormalHistogram( x, col, linecol, lwd, border )

参数：

• col：确定直方图条的颜色。
• linecol：确定密度图线的颜色。
• lwd：确定密度图线的宽度。
• 边框：确定直方图条形边框的颜色。

例子：

这里，是一个带有正态分布叠加的直方图，带有带有绿色边框和红色粗密度图线的黑色条。

R

# load library rcompanion
library(rcompanion)
  
# create data vector
x= c(rnorm(10000, 2000, 45))
  
# draw plot using plotNormalHistogram() function
# use colour and size arguments for formatting plot
plotNormalHistogram( x, prob = FALSE, col="black", border="green",
                      main = "Normal Distribution overlay on Histogram",
                      length = 10000, linecol="red", lwd=3 )

输出：