দুটি পয়েন্টের মধ্যে কার্নেল ঘনত্বের প্লট শেড করা।

Question 1

আমি প্রায়শই বিতরণ চিত্রিত করতে কার্নেল ঘনত্ব প্লট ব্যবহার করি। এগুলি আর এর মতো তৈরি করা সহজ এবং দ্রুত are

set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)
plot(dens)
#or in one line like this: plot(density(rnorm(100)^2))

যা আমাকে এই সুন্দর সামান্য পিডিএফ দেয়:

আমি পিডিএফের নীচে area৫ তম থেকে 95 তম পার্সেন্টাইল পর্যন্ত অঞ্চলটি ছায়াযুক্ত করতে চাই। quantileফাংশনটি ব্যবহার করে পয়েন্টগুলি গণনা করা সহজ :

q75 <- quantile(draws, .75)
q95 <- quantile(draws, .95)

কিন্তু কিভাবে আমি আলোছায়া মধ্যে এলাকায় কি q75এবং q95?

Question 2

polygon()ফাংশনটির সাথে এর সহায়তা পৃষ্ঠাটি দেখুন এবং আমি বিশ্বাস করি আমাদের এখানেও একই রকম প্রশ্ন ছিল।

প্রকৃত (x,y)জোড়া পেতে আপনাকে কোয়ান্টাইল মানগুলির সূচকটি সন্ধান করতে হবে ।

সম্পাদনা করুন: আপনি এখানে যান:

x1 <- min(which(dens$x >= q75))  
x2 <- max(which(dens$x <  q95))
with(dens, polygon(x=c(x[c(x1,x1:x2,x2)]), y= c(0, y[x1:x2], 0), col="gray"))

আউটপুট (জেডিএল দ্বারা যুক্ত)

Question 3

আরেকটি সমাধান:

dd <- with(dens,data.frame(x,y))

library(ggplot2)

qplot(x,y,data=dd,geom="line")+
  geom_ribbon(data=subset(dd,x>q75 & x<q95),aes(ymax=y),ymin=0,
              fill="red",colour=NA,alpha=0.5)

ফলাফল:

বিকল্প পাঠ

Question 4

একটি বর্ধিত সমাধান:

যদি আপনি উভয় লেজকে ছায়া দিতে চান (ডার্কের কোডের অনুলিপি এবং পেস্ট করুন) এবং জানা এক্স মানগুলি ব্যবহার করুন:

set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)
plot(dens)

q2     <- 2
q65    <- 6.5
qn08   <- -0.8
qn02   <- -0.2

x1 <- min(which(dens$x >= q2))  
x2 <- max(which(dens$x <  q65))
x3 <- min(which(dens$x >= qn08))  
x4 <- max(which(dens$x <  qn02))

with(dens, polygon(x=c(x[c(x1,x1:x2,x2)]), y= c(0, y[x1:x2], 0), col="gray"))
with(dens, polygon(x=c(x[c(x3,x3:x4,x4)]), y= c(0, y[x3:x4], 0), col="gray"))

ফলাফল:

2-লেজযুক্ত পলি

Question 5

এই প্রশ্নের latticeউত্তর দরকার। এখানে একটি খুব মৌলিক বিষয় রয়েছে, যা কেবল ডার্ক এবং অন্যদের দ্বারা নিযুক্ত পদ্ধতিটি গ্রহণ করে:

#Set up the data
set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)

#Put in a simple data frame   
d <- data.frame(x = dens$x, y = dens$y)

#Define a custom panel function;
# Options like color don't need to be hard coded    
shadePanel <- function(x,y,shadeLims){
    panel.lines(x,y)
    m1 <- min(which(x >= shadeLims[1]))
    m2 <- max(which(x <= shadeLims[2]))
    tmp <- data.frame(x1 = x[c(m1,m1:m2,m2)], y1 = c(0,y[m1:m2],0))
    panel.polygon(tmp$x1,tmp$y1,col = "blue")
}

#Plot
xyplot(y~x,data = d, panel = shadePanel, shadeLims = c(1,3))

এখানে চিত্র বর্ণনা লিখুন

Question 6

ggplot2আসল ডেটা মানগুলিতে কার্নেলের ঘনত্বের প্রায় কাছাকাছি ফাংশনের উপর ভিত্তি করে এখানে আরও একটি বৈকল্পিক রয়েছে:

approxdens <- function(x) {
    dens <- density(x)
    f <- with(dens, approxfun(x, y))
    f(x)
}

মূল ডেটা (ঘনত্ব অনুমানের x এবং y মানগুলির সাথে একটি নতুন ডেটা ফ্রেম তৈরি করার পরিবর্তে) ব্যবহার করে ফেকটেড প্লটগুলিতে কাজ করার সুবিধা রয়েছে যেখানে কোয়ান্টাইল মানগুলি ডেটাটি গোষ্ঠীভুক্ত করে চলকের উপর নির্ভর করে:

কোড ব্যবহৃত

library(tidyverse)
library(RColorBrewer)

# dummy data
set.seed(1)
n <- 1e2
dt <- tibble(value = rnorm(n)^2)

# function that approximates the density at the provided values
approxdens <- function(x) {
    dens <- density(x)
    f <- with(dens, approxfun(x, y))
    f(x)
}

probs <- c(0.75, 0.95)

dt <- dt %>%
    mutate(dy = approxdens(value),                         # calculate density
           p = percent_rank(value),                        # percentile rank 
           pcat = as.factor(cut(p, breaks = probs,         # percentile category based on probs
                                include.lowest = TRUE)))

ggplot(dt, aes(value, dy)) +
    geom_ribbon(aes(ymin = 0, ymax = dy, fill = pcat)) +
    geom_line() +
    scale_fill_brewer(guide = "none") +
    theme_bw()



# dummy data with 2 groups
dt2 <- tibble(category = c(rep("A", n), rep("B", n)),
              value = c(rnorm(n)^2, rnorm(n, mean = 2)))

dt2 <- dt2 %>%
    group_by(category) %>% 
    mutate(dy = approxdens(value),    
           p = percent_rank(value),
           pcat = as.factor(cut(p, breaks = probs,
                                include.lowest = TRUE)))

# faceted plot
ggplot(dt2, aes(value, dy)) +
    geom_ribbon(aes(ymin = 0, ymax = dy, fill = pcat)) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~ category, nrow = 2, scales = "fixed") +
    scale_fill_brewer(guide = "none") +
    theme_bw()

ডিপেক্স প্যাকেজ (v0.2.0) দ্বারা 2018-07-13 এ তৈরি হয়েছিল ।