在数据直方图上覆盖指数密度

我有数据为（ur_memr_t $ up ...）制作了直方图。然后，我使用fitdistr来拟合数据的指数分布。我捕获了拟合分布的参数并生成了一些随机变量。然后我为exp随机变量做了一个密度曲线。我想把密度放在直方图上。下面的代码引发此错误在数据直方图上覆盖指数密度

exp_data <- data.frame(x = rexp(3000, rate = 0.0144896182)) 

    ggplot(data = ur_memr_t, aes(ur_memr_t$updated_days_to_next_ur)) + 
    geom_histogram() + ggplot(exp_data, aes(x)) + geom_density() 

Error in p + o : non-numeric argument to binary operator 
In addition: Warning message: 
Incompatible methods ("+.gg", "Ops.data.frame") for "+"

如果我运行

ggplot(data = ur_memr_t, aes(ur_memr_t$updated_days_to_next_ur)) + 
    geom_histogram()

和

ggplot(exp_data, aes(x)) + geom_density()

seperately，他们产生正确的地块。为什么他们不能一起工作，并将其中一个放在另一个之上？

来源

2016-02-16 mbs1

如果你创建了一个[重复的例子（这将是有益http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a -great-R再现的-例子）。由于我们无法访问'um_memr_t'，因此我们无法运行您的代码。你不能添加两个'ggplot'对象。通常，您只需添加具有不同数据源和映射的新图层。像'ggplot（）+ geom_histogram（data = ur_memr_t，aes（updated_days_to_next_ur，..density ..））+ geom_density（data = exp_data，aes（x），color =“red”）''应该是相近的。请注意，计数和密度在不同的比例 – MrFlick

也经常询问这个问题。我建议寻找类似的答案：http://stackoverflow.com/questions/5688082/ggplot2-overlay-histogram-with-density-curve – MrFlick

我认为它应该工作，但你只能有一个ggplot声明。尝试是这样的：

g = ggplot(data = ur_memr_t, aes(ur_memr_t$updated_days_to_next_ur)) 
g = g + geom_histogram(aes(ur_memr_t$updated_days_to_next_ur)) 
g = g + geom_density(data = exp_data, aes(x))

希望它可以帮助

来源

2016-02-16 21:54:32

在数据直方图上覆盖指数密度

回答

相关问题