2012-09-27 29 views
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各温度データポイントで観測されたイベントの数でスケーリングされた観測された温度の密度プロットを生成したい。私のデータには、気温と気温の2つの列が含まれています。スケーリングされた/重み付けされた密度のプロットR

は今のところ、私は唯一による温度周波数を組み込ん密度プロットを持っている:

plot(density(Temperature, na.rm=T), type="l", bty="n") 

私は、この密度は、各温度での観測値の数を考慮するために拡張するにはどうすればよいですか?たとえば、高温/低温で各温度の観測値が大きくなるか少ないかを示すためにスケールされた温度密度プロットを見ることができるようにしたいと考えています。

私は気温を上げる可能性のあるものを探していますか?

答えて

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を使用した例だと(DanMのデータを使用して)ベースでこれを行うには:

plot(density(dat$Temperature,weights=dat$Number/sum(dat$Number),na.rm=T),type='l',bty='n') 
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weights引数をdensityに渡すことで、あなたが望むものを得ることができると思います。ここでggplot

dat <- data.frame(Temperature = sort(runif(10)), Number = 1:10) 
ggplot(dat, aes(Temperature)) + geom_density(aes(weights=Number/sum(Number))) 
+1

__2017更新:__よう美的は、S' 'なし' weight'に名前が変更されました'ggplot(dat、aes(x = Temperature、weight = Number/sum(Number)))+ geom_density()'となります。 –

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