Creazione di grafici fitdist con ggplot2

Question

Ho installato la distribuzione normale con la funzione fitdist dal pacchetto fitdistrplus. Utilizzando denscomp, qqcomp, cdfcomp e ppcomp possiamo tracciare histogram against fitted density functions, theoretical quantiles against empirical ones, the empirical cumulative distribution against fitted distribution functions e theoretical probabilities against empirical ones rispettivamente come indicato di seguito.

set.seed(12345) 
df <- rnorm(n=10, mean = 0, sd =1) 
library(fitdistrplus) 
fm1 <-fitdist(data = df, distr = "norm") 
summary(fm1) 

denscomp(ft = fm1, legendtext = "Normal") 

qqcomp(ft = fm1, legendtext = "Normal") 

cdfcomp(ft = fm1, legendtext = "Normal") 

ppcomp(ft = fm1, legendtext = "Normal") 

Sono molto interessato a rendere questi grafici fitdist con ggplot2. MWE è qui sotto:

qplot(df, geom = 'blank') + 
    geom_line(aes(y = ..density.., colour = 'Empirical'), stat = 'density') + 
    geom_histogram(aes(y = ..density..), fill = 'gray90', colour = 'gray40') + 
    geom_line(stat = 'function', fun = dnorm, 
      args = as.list(fm1$estimate), aes(colour = 'Normal')) + 
    scale_colour_manual(name = 'Density', values = c('red', 'blue')) 

ggplot(data=df, aes(sample = df)) + stat_qq(dist = "norm", dparam = fm1$estimate) 

vivamente grato se qualcuno mi dia suggerimenti per rendere questi fitdist trame con ggplot2. Grazie

Answer 1

si potrebbe usare qualcosa di simile:

library(ggplot2) 

ggplot(dataset, aes(x=variable)) + 
geom_histogram(aes(y=..density..),binwidth=.5, colour="black", fill="white") + 
stat_function(fun=dnorm, args=list(mean=mean(z), sd=sd(z)), aes(colour = 
"gaussian", linetype = "gaussian")) + 
stat_function(fun=dfun, aes(colour = "laplace", linetype = "laplace")) + 
scale_colour_manual('',values=c("gaussian"="red", "laplace"="blue"))+ 
scale_linetype_manual('',values=c("gaussian"=1,"laplace"=1)) 

si solo bisogno di definire dfun prima di eseguire il grafico. In questo esempio, si tratta di una distribuzione di Laplace, ma puoi sceglierne uno e aggiungerne altri stat_function se lo desideri.