r - 如何使用ggplot绘制概率密度？

Question

我正在寻找绘制概率密度函数(或任何函数)的ggplot方法。我曾经在R中使用旧的plot()函数来执行此操作。例如，要绘制带有alpha=1和beta=1(统一)的beta分布:

x <- seq(0,1,length=100)
db <- dbeta(x, 1, 1)
plot(x, db, type='l')

我该如何在ggplot中做到这一点？

Answer 1

ggplot2具有stat_function()函数，可以以与curve()几乎相同的方式在绘图上叠加该函数。我花了点力气才能在不生成数据的情况下运行它，直到我意识到如何使用由统计信息生成的变量(此处为..y..)。以下内容类似于curve(dbeta(x, shape1 = 2, shape2 = 2), col = "red")的内容:

require(ggplot2)
x <- seq(0, 1, len = 100)
p <- qplot(x, geom = "blank")
stat <- stat_function(aes(x = x, y = ..y..), fun = dbeta, colour="red", n = 100,
                      args = list(shape1 = 2, shape2 = 2))
p + stat