如何在R语言中服从高斯分布的数据上绘制高斯曲线？

我有一些数据看起来像服从高斯分布。所以我用如何在R语言中服从高斯分布的数据上绘制高斯曲线？

my.glm<- glm(b1~a1,family=Gaussian)

，然后使用命令

summary(my.glm)。

的结果是：

Call: 
glm(formula = b1 ~ a1, family = gaussian) 

Deviance Residuals: 
     Min   1Q  Median   3Q  Max 
-0.067556 -0.029598 0.002121 0.030980 0.044499 

Coefficients: 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
(Intercept) 0.433697 0.018629 23.28 1.36e-12 *** 
a1   -0.027146 0.001927 -14.09 1.16e-09 *** 
--- 
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

(Dispersion parameter for gaussian family taken to be 0.001262014) 

Null deviance: 0.268224 on 15 degrees of freedom 
Residual deviance: 0.017668 on 14 degrees of freedom 
AIC: -57.531 

Number of Fisher Scoring iterations: 2

我想他们合身。但是，我怎样才能在这些数据上绘制高斯曲线？

来源

2011-12-02 Mia

您是否尝试过的情节（my.glm）？ –

你真的明白家庭=高斯的意思吗？它与你的数据分布无关，但与你的变量之间的关系有关。其称“a1是具有不相关高斯噪声的b1 *的线性函数”。现在再次问你的问题。 – Spacedman

简单：?dnorm

使用dnorm创建所需的均值和±标准差的高斯曲线而无需将自己绑定到任何数字拟合的功能上。这是一种简单而好的方式来展示您的数据如何“符合”理论曲线。与绘制拟合数据并试图找出它与高斯“有多接近”不同。

来源

2011-12-02 12:31:53

也许我在我衰败的岁月里得到了剔骨，但是whazzup w/downvote？那家伙确实问过如何绘制高斯图，而不是如何绘制高斯图。 –

假设截距正态分布，你可以绘制其分布是这样的：

x <- seq(0.3,0.6,by =0.001) 
plot(x, dnorm(x, 0.433697, 0.018629), type = 'l')

，你可能要添加数据：

rug(b1)

因为你没有提供数据，我们可以作出一些向上（与一些变换以匹配示例数据）：

set.seed(0) 
b <- rnorm(15) 
b1 <- ((b - mean(b))/sd(b) * 0.018629) + 0.433697 
rug(b1)

ÿ欧也可以覆盖数据

lines(density(b1), col = 'red')

给予下列情节的核密度估计：

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来源

2012-04-03 18:02:00

如何在R语言中服从高斯分布的数据上绘制高斯曲线？

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