Hallo zusammen
vielleicht kann mir ja jemand bei meinem kleinen Problem helfen... Stehe einfach mal wieder auf dem Schlauch.
Ich möchte mir für einen Datensatz (dax) der 2 Spalten (solvent, insolvent) beinhaltet, eine epirische Verteilungsdichte grafisch anzeigen lassen.
Über den R Commander kann ich mir beide Spalten einzeln über Grafik --> Dichteschätzung ausgeben lassen, jedoch ist mein Ziel beide Graphen in einer Grafik abzubilden.
Am Beispiel boxplot (dax) funktioniert die Grafik dementsprechend für beide Spalten.
Weiß jemand wie ich das ebenfalls für die empirische Verteilungsdichte hinbekomme? Ich benutze momentan folgende Funktion:
densityPlot(~ insolvent, data=dax)
Vielen Dank.
Empirische Verteilungsdichte
Re: Empirische Verteilungsdichte
Hallo michey777,
willkommen im Forum. Es gibt eine Funktion densityPlot im Package car, meinst Du die? Damit habe ich nie gearbeitet, aber mit kann man eine Verteilungsdichte anzeigen und mit weitere hinzufügen.
Hier zum Beispiel, gibt es ganz unten auf der Seite eine andere Funktion aus einem anderen Paket, komplett mit Beispiel und Grafik: https://www.statmethods.net/graphs/density.html
Wenn Du solche Fragen stellst, ist es meistens gut, ein kleines reproduzierbares Beispiel dazu zu schreiben.
viewtopic.php?f=20&t=11
https://stackoverflow.com/help/mcve
LG,
Bernhard
willkommen im Forum. Es gibt eine Funktion densityPlot im Package car, meinst Du die? Damit habe ich nie gearbeitet, aber mit
Code: Alles auswählen
plot(density(variable))
Code: Alles auswählen
points(density(othervariable))
Hier zum Beispiel, gibt es ganz unten auf der Seite eine andere Funktion aus einem anderen Paket, komplett mit Beispiel und Grafik: https://www.statmethods.net/graphs/density.html
Wenn Du solche Fragen stellst, ist es meistens gut, ein kleines reproduzierbares Beispiel dazu zu schreiben.
viewtopic.php?f=20&t=11
https://stackoverflow.com/help/mcve
LG,
Bernhard
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Re: Empirische Verteilungsdichte
Hallo Bernhard,
erstmal vielen Dank für deine Antwort. Ich habe mal meine reproduzierbares Beispiel beigefügt.
>> structure(list(solvent = c(5338.8, 5173.4, 5141.4), insolvent = c(5355.3,
5352.1, 5351)), .Names = c("solvent", "insolvent"), row.names = c(NA,
3L), class = "data.frame") <<
Ich habe beide von dir aufgezeigten Ansätze mal versucht, aber leider kein Ergebnis erhalten er sagt mir immer "[3] FEHLER: Objekt 'solvent' nicht gefunden" obwohl ich meiner Meinung nach die Variable "solvent" und "insolvent" richtig definiert habe.
Ebenfalls habe ich die Fuktion mit dem Paket "sm" versucht (auch bin der Beispiel Datei "mtcars". Hier wird sich jedoch auf eine Spalte/Variable beschränkt und nur die Inhalte in 3 verschiedene Gruppen eingeteilt. Wenn ich die 2 Idee erweitere mit folgendem Befehl:
library(sm)
sm.density.compare(dax$solvent, dax$insolvent)
kommt folgendes Ergebnis:
[5] FEHLER:
'from' kann weder NA, NaN noch Inf sein
Der Fehler resultiert meines Erachtens daraus, dass importierten "leeren Zellen" mit N/A eingelesen werden und er mir damit keine Grafik erstellen kann
Vielleicht hast du eine Idee wie ich das Problem noch irgendwie lösen kann...
erstmal vielen Dank für deine Antwort. Ich habe mal meine reproduzierbares Beispiel beigefügt.
>> structure(list(solvent = c(5338.8, 5173.4, 5141.4), insolvent = c(5355.3,
5352.1, 5351)), .Names = c("solvent", "insolvent"), row.names = c(NA,
3L), class = "data.frame") <<
Ich habe beide von dir aufgezeigten Ansätze mal versucht, aber leider kein Ergebnis erhalten er sagt mir immer "[3] FEHLER: Objekt 'solvent' nicht gefunden" obwohl ich meiner Meinung nach die Variable "solvent" und "insolvent" richtig definiert habe.
Ebenfalls habe ich die Fuktion mit dem Paket "sm" versucht (auch bin der Beispiel Datei "mtcars". Hier wird sich jedoch auf eine Spalte/Variable beschränkt und nur die Inhalte in 3 verschiedene Gruppen eingeteilt. Wenn ich die 2 Idee erweitere mit folgendem Befehl:
library(sm)
sm.density.compare(dax$solvent, dax$insolvent)
kommt folgendes Ergebnis:
[5] FEHLER:
'from' kann weder NA, NaN noch Inf sein
Der Fehler resultiert meines Erachtens daraus, dass importierten "leeren Zellen" mit N/A eingelesen werden und er mir damit keine Grafik erstellen kann
Vielleicht hast du eine Idee wie ich das Problem noch irgendwie lösen kann...
Re: Empirische Verteilungsdichte
Probier das hier mal:
Die Funktion density hat ein Argument das entscheidet, wie sie sich bei NA verhalten soll. Infos dazu finden sich mit . Ein Beispiel dazu:
LG,
Bernhard
PS: Wie Du siehst, verbessern Code-Tags die Lesbarkeit deutlich. Bitte benutze auch Du in Zukunft code-Tags.
Code: Alles auswählen
beispiel <- structure(list(solvent = c(5338.8, 5173.4, 5141.4), insolvent = c(5355.3,
5352.1, 5351)), .Names = c("solvent", "insolvent"), row.names = c(NA,
3L), class = "data.frame")
plot(density(beispiel$solvent), col="red", ylim=c(0,.21))
lines(density(beispiel$insolvent), col="blue")
Code: Alles auswählen
help(density)
Code: Alles auswählen
beispiel <- rbind(beispiel, c(NA, NA))
print(beispiel)
plot(density(beispiel$solvent, na.rm=TRUE), col="red", ylim=c(0,.21))
lines(density(beispiel$insolvent, na.rm=TRUE), col="blue")
Bernhard
PS: Wie Du siehst, verbessern Code-Tags die Lesbarkeit deutlich. Bitte benutze auch Du in Zukunft code-Tags.
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Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Programmiere stets so, dass die Maxime Deines Programmierstils Grundlage allgemeiner Gesetzgebung sein könnte
Re: Empirische Verteilungsdichte
Hi Bernhard,
klasse bin jetzt endlich durch alles durchgestiegen und hat sehr gut funktioniert.
Vg Michael
klasse bin jetzt endlich durch alles durchgestiegen und hat sehr gut funktioniert.
Vg Michael