核密度估計器

R 視覺化最佳實務

Nick Strayer

Instructor

直方圖的侷限

多個明顯峰值的資料
資料量小

核密度圖

在每個資料點上放一個「kernel」
將所有重疊 kernel 的高度相加

在 ggplot 畫 KDE

只要把 geom_histogram() 換成 geom_density()

sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  # 換掉 geom_histogram() 
    geom_density(
      # 用顏色填滿曲線
      fill = 'steelblue',
      # kernel 的標準差
      bw = 8 
    )

新的寬度參數

需要調整放在每個點上的 kernel 標準差

顯示所有資料

用 geom_rug() 在 KDE 下方用線標出所有資料

p <-sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  geom_density(
    fill = 'steelblue', # 用顏色填滿曲線
    bw = 8 # kernel 的標準差
  ) 

p + geom_rug(alpha = 0.4)

來疊一些高斯吧！

R 視覺化最佳實務

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