rのグラフに基づいてxとyの値を取得

Question

私はrで新しいです。私はあなたにすべての助けを求めるでしょう。 - C（0.00、1.08、2.08、3.08、4.08、4.64、4.68）

PROB < - C（0.000、X <

• ：私は、x（値）およびPROB（それの確率）以下のように持っています0.600,0.370,0.010,0.006,0.006,0.006）

私の目的は、これらの値に基づいて推定分布グラフを作成することです。これまでのところ、私はそれを作るためにqplot(x,prob,geom=c("point", "smooth"),span=0.55)を使用し、それがここで示されます https://i.stack.imgur.com/aVgNk.png

私の質問です：

1. qplot使用せずに、その のような素敵な分布をcontructする他の方法はありますか？
2. すべてのx値（0.5,1,1.2など）とそれに対応するprob値を取得する必要があります。私はそれをすることができますか？

私はしばらく検索してきましたが、運がありません。

ありがとうございました

Answer 1

確率分布を指定すると、観測値を得ることができます。 Have a look here。これはあなたを助け、MASSパッケージを通して歩きます。

..ニッカーグラフ？私はggplotが最高だと思っています（grapghはggplot2のものです）。あなたがexacatlyしたい場合は、青いgeom_lineとそれの上に同じマッピングでgeom_pointを追加したい:)チュートリアルでalookを持ってみてください、またはそれであなたを助けることができます。

Answer 2

xの値に対してprobの値を予測する場合は、これを行う方法の1つです。注意ここではloess予測関数を使用しています（使用したggplotのsmooth geomのデフォルトだと考えているからです）。これはあなたには適しているかもしれません。

x <- c(0.00, 1.08, 2.08, 3.08, 4.08, 4.64, 4.68) 
prob <- c(0.000, 0.600, 0.370, 0.010, 0.006, 0.006, 0.006) 

まず1列とデータフレームを作る、私は予測の束を作るために、その列にデータポイントの全体の多くを入れます。

df <- data.frame(datapoints = seq.int(0, max(x), 0.1)) 

次に、予測列を作成します。私は、関数を使用して、loessスムージングされた関数を渡します。 loess機能をご入力データを与えている、とpredictがdf$datapoints

df$predicted <- predict(loess(prob ~ x, span = 0.55), df$datapoints) 

の値に対して予測するloessから機能を使用するように要求されたここで、出力は次のようになります。物事のプロット側で

> head(df) 
    datapoints predicted 
1  0.0 0.01971800 
2  0.1 0.09229939 
3  0.2 0.15914675 
4  0.3 0.22037484 
5  0.4 0.27609841 
6  0.5 0.32643223 

、ggplot2は行くには良い方法ですので、私は離れて、ここqplotから敬遠する理由は表示されません。ggplot2からより多くの柔軟性を得るためには、@ Jan Silaが別の答えで述べたように、関数をより明示的にコーディングすることができます。ここでは、より一般的な（そして、より柔軟な）ggplot2年代との双方向の構文です：

plot <- ggplot(data = df, 
       mapping = aes(x = datapoints, 
           y = predicted)) + 
    geom_point() + 
    geom_smooth(span = 0.55) 
plot