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考虑以下

d <- read.table(text="
        class     num  married type
    1     0.0   63530    23067    A
    2     2.5   27061    16601    A
    3     3.5   29938    19332    B
    4     4.5   33076    24112    A
    5     5.6   45759    32405    A
    6     6.5   72794    61234    A
    7     8.0  153177   107089    A
    8    10.8  362124   267303    A
    9    13.5  551051   334578    A
    10   15.5  198634   181530    A
    11    2.5   52710    10450    B
    12    7.0  123177    98076    B
    13    8.0  262524   105331    B
    14   13.5  301031   127690    B
    15   15.5  103634    49887    B
  ")

p <- ggplot(d) +
      geom_histogram(aes(x=class,weight=num,fill=type),
                     binwidth=6,alpha=.4) +
      geom_histogram(aes(x=class,weight=married,fill=type,position = "identity"),
                     binwidth=6) +
      facet_grid(~type)

这接近我所需要的。但是，对我来说，拥有可变 binwidth的直方图会更好，事实证明这比我预期的要困难。比如我把脚本改成如下

bins <- c(0,4,8,16)
p <- ggplot(d) +
      geom_histogram(aes(x=class,weight=num,fill=type),
                 breaks = bins,alpha=.4) +
      geom_histogram(aes(x=class,weight=married,fill=type,position = "identity"),
                 breaks = bins) +
      facet_grid(~type)

但在这种情况下，条形图已正确缩放 - 即条形面积，而不是条形长度，分别与num和成正比married。请注意，添加y =..density..并不能解决问题，因为在这种情况下，直方图不会根据数量进行缩放。有什么建议吗？

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