ggplot2是一个用于数据可视化的R包,它提供了一种简洁而强大的语法来创建各种类型的图形。在使用ggplot2绘制N(0,1)的ecdf和cdf之前,我们需要先了解一下ecdf和cdf的概念。
下面是使用ggplot2绘制N(0,1)的ecdf和cdf的代码示例:
library(ggplot2)
# 生成符合N(0,1)分布的随机样本
set.seed(123)
data <- rnorm(1000)
# 计算ecdf
ecdf_data <- ecdf(data)
# 绘制ecdf图形
ecdf_plot <- ggplot(data.frame(x = data), aes(x = x)) +
stat_ecdf(geom = "step") +
labs(title = "Empirical Cumulative Distribution Function (ECDF)",
x = "Value", y = "Cumulative Probability")
# 计算cdf
cdf_data <- data.frame(x = sort(data), y = seq(0, 1, length.out = length(data)))
# 绘制cdf图形
cdf_plot <- ggplot(cdf_data, aes(x = x, y = y)) +
geom_step() +
labs(title = "Cumulative Distribution Function (CDF)",
x = "Value", y = "Cumulative Probability")
# 显示图形
ecdf_plot
cdf_plot
在这个例子中,我们首先使用rnorm()
函数生成了1000个符合N(0,1)分布的随机样本。然后,我们使用ecdf()
函数计算了ecdf,并使用stat_ecdf()
函数绘制了ecdf图形。同时,我们使用sort()
函数对样本进行排序,并使用seq()
函数生成了对应的累积概率值,然后使用geom_step()
函数绘制了cdf图形。
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