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我正在尝试用一个带有格子包的图显示多个直方图。

到目前为止，这是我的代码：

histogram(~ X1 + X2 + X3 + X4 + X5 + X6 + X7 + X8 + X9 + X10, data=mydata, 
      type = "density",layout=c(5,2),
      panel=function(x, ...) {
        panel.histogram(x, ...)
        panel.mathdensity(dmath=dnorm, col="black",
                          args=list(mean=mean(x), sd=sd(x)), ...)
      })

问题是，它不会绘制概率曲线。它不会给我一个错误，所以我认为代码看起来不错。

我也只用一个变量尝试过，它也不起作用：

histogram(~ X1, data=mydata, 
  type = "density",layout=c(5,2),
  panel=function(x, ...) {
    panel.histogram(x, ...)
    panel.mathdensity(dmath=dnorm, col="black",
                      args=list(mean=mean(x), sd=sd(x)), ...)
  })

有人在我的代码中看到错误吗？或者我的数据可能有问题？

我很高兴有任何建议！

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2 回答 2

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可能是您的数据包含缺失值吗？

# Create example data (no missings)
mydata <- data.frame(X1 = rpois(1000, 12), X2 = rnorm(1000, 12, sqrt(12)))

# Create some missing (NA) entries
mydata2 <- mydata
mydata2[sample(seq_len(nrow(mydata2)), 10), 1] <- NA

mydata2在 histogram 函数中使用上述对象不会为X1、 sincemean和sdreturn生成密度图NA。添加na.rm = TRUE到这两个函数将返回panel.mathdensity可以使用的值：

histogram(~ X1 + X2, data=mydata2, 
      type = "density",layout=c(1,2),
      panel=function(x, ...) {
        panel.histogram(x, ...)
        panel.mathdensity(dmath=dnorm, col="black",
# Add na.rm = TRUE to mean() and sd()
                          args=list(mean=mean(x, na.rm = TRUE),
                                    sd=sd(x, na.rm = TRUE)), ...)
      })

带密度的直方图

于 2012-12-16T11:29:48.213 回答
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没有您的数据，很难为您提供帮助。

这是一个简单的例子，也许可以帮助你。我尝试保留您的设置并更正一些设置。

library(lattice)

dat <- data.frame(X1 = rnorm(10000),Y1 =rnorm(10000))
histogram(~X1+Y1,
          data = dat,
          main=list(
            label="Main plot title",
            cex=1.5),
          xlab=list(
            label="Custom x-axis label",
            cex=0.75),
          ylab=list(
            label="Your Y label ",
            cex=1.2),
          scales=list(cex=0.5),
          layout = c(1,2),
          par.settings = list(
                              type = "density",
                              panel=function(x, ...) {
                                panel.histogram(x, ...)
                                panel.mathdensity(dmath=dnorm, col="black",
                                                  args=list(mean=mean(x), sd=sd(x)), ...)
                              })
)

在此处输入图像描述

于 2012-12-05T13:16:38.133 回答