我试图表明非对称t分布或正态分布是否更适合某个数据集 . 在这样做时,我决定叠加拟合的正态分布和拟合的t分布 . 对于正态分布,使用stat_fun没问题:
x <- data.frame(rnorm(500))
names(x) <- c("test.data")
ggplot(x,aes(x=test.data)) +
stat_function(fun = dnorm, args=list(mean=mean(x$test.data,na.rm=TRUE),
sd=sd(x$test.data,na.rm=TRUE)), aes(colour = 'Normal')) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), alpha = 0.4)
产生下图:
现在我想对非对称t分布做同样的事情,其中我有形状(nu),位置(mu),色散(sigma)和非中心性参数(gamma) . 如果我在stat_function函数中输入t分布,我只能使用包统计信息中的dt函数指定shape和non-centrality参数 .
有没有办法在我的直方图上叠加t分布,我可以预先指定所有四个参数?
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试试这个: