superponer - Superposición de curva normal a histograma en R

superponer graficas en r

Question

He logrado encontrar en línea cómo superponer una curva normal a un histograma en R, pero me gustaría retener el eje y de "frecuencia" normal de un histograma. Vea dos segmentos de código a continuación, y observe cómo en el segundo, el eje y se reemplaza con "densidad". ¿Cómo puedo mantener ese eje y como "frecuencia", como lo es en el primer diagrama?

COMO BONIFICACIÓN: me gustaría marcar también las regiones SD (hasta 3 SD) en la curva de densidad. ¿Cómo puedo hacer esto? Intenté con abline , pero la línea se extiende hasta la parte superior del gráfico y se ve fea.

g = d$mydata
hist(g)

g = d$mydata
m<-mean(g)
std<-sqrt(var(g))
hist(g, density=20, breaks=20, prob=TRUE, 
     xlab="x-variable", ylim=c(0, 2), 
     main="normal curve over histogram")
curve(dnorm(x, mean=m, sd=std), 
      col="darkblue", lwd=2, add=TRUE, yaxt="n")

Vea cómo en la imagen de arriba, el eje y es "densidad". Me gustaría que eso sea "frecuencia".

Answer 1

Aquí hay una manera fácil y agradable que encontré:

h <- hist(g, breaks = 10, density = 10,
          col = "lightgray", xlab = "Accuracy", main = "Overall") 
xfit <- seq(min(g), max(g), length = 40) 
yfit <- dnorm(xfit, mean = mean(g), sd = sd(g)) 
yfit <- yfit * diff(h$mids[1:2]) * length(g) 

lines(xfit, yfit, col = "black", lwd = 2)

Answer 2

Solo necesita encontrar el multiplicador correcto, que se puede calcular fácilmente a partir del objeto hist .

myhist <- hist(mtcars$mpg)
multiplier <- myhist$counts / myhist$density
mydensity <- density(mtcars$mpg)
mydensity$y <- mydensity$y * multiplier[1]

plot(myhist)
lines(mydensity)

Una versión más completa, con una densidad y líneas normales en cada desviación estándar de la media (incluida la media):

myhist <- hist(mtcars$mpg)
multiplier <- myhist$counts / myhist$density
mydensity <- density(mtcars$mpg)
mydensity$y <- mydensity$y * multiplier[1]

plot(myhist)
lines(mydensity)

myx <- seq(min(mtcars$mpg), max(mtcars$mpg), length.out= 100)
mymean <- mean(mtcars$mpg)
mysd <- sd(mtcars$mpg)

normal <- dnorm(x = myx, mean = mymean, sd = mysd)
lines(myx, normal * multiplier[1], col = "blue", lwd = 2)

sd_x <- seq(mymean - 3 * mysd, mymean + 3 * mysd, by = mysd)
sd_y <- dnorm(x = sd_x, mean = mymean, sd = mysd) * multiplier[1]

segments(x0 = sd_x, y0= 0, x1 = sd_x, y1 = sd_y, col = "firebrick4", lwd = 2)