Ich versuche, eine normale Verteilungskurve zu ggplot hinzuzufügen, und es funktioniert nicht

Question

Ich habe versucht, einige der anderen Antworten zu diesem Thema zu sehen, aber ich war verwirrt.

Ich habe ein Histogramm einiger Beispieldaten, die in Ordnung sind. Ich versuche zum Vergleich eine normale Verteilungskurve darüber zu überlagern. Ich benutze ggplot. Ich versuche, stat_function für die Kurve zu verwenden, und es wird einfach nicht angezeigt.

Dieser Teil mag verwirrend klingen, aber beide Argumente in stat_function sollen vom zugrunde liegenden Histogramm unabhängig sein, oder muss einer von ihnen gleich sein. Ich schaue mir nur einen anderen Beispielcode an, und in diesem Fall sieht es so aus, als hätten sie Mittelwert aus Histogramm und SD angegeben (oder umgekehrt).

Hier ist mein Code:

sim_cnt<-1000 
lambda<-.2 
samp_sz<-40 
set.seed(222) 
mn<-1/lambda 
st_dv<-1/lambda 
mns<-sapply(1:sim_cnt,function(x){mean(rexp(samp_sz,lambda))}) 

library(ggplot2) 

g<-ggplot(data=data.frame(mns), aes(x=mns))+ geom_histogram(binwidth=.3, fill="red", color="green")+geom_vline(xintercept=mean(mns),size =1, col="black")+labs(x="Means")+ggtitle("Sample Distribution")+stat_function(fun=dnorm, color="pink",args=list(sd=.7905694,mean=5)) 
g 

Answer 1

Ich änderte die Farben rot und grün für Sie, weil Rot-Grün-Blindheit ist die häufigste erbliche Farbmangel ist. Ich multipliziere die Zählung mit 0,3, so dass die Bandbreite des Dichtediagramms mit der Histogramm-Binbreite übereinstimmt.

g<-ggplot(data=data.frame(mns), aes(x=mns))+ 
    geom_histogram(binwidth=.3, fill="red", color="blue")+ 
    geom_vline(xintercept=mean(mns),size =1, col="black")+ 
    labs(x="Means")+ ggtitle("Sample Distribution") 
g + stat_density(aes(y = .3 * ..count..), geom = "line", 
       color = "blue", size = 1)