R中的密度图（ggplot2），由变量着色，返回与直方图和频率图非常不同的分布？
我已经梳理了这里的几个问题，但我似乎不知道我的密度图发生了什么 我有一套放射性碳年代表，它们来自不同的文化。我需要显示日期随时间的变化频率，但要根据文化来区分日期。堆叠直方图可以完成这项工作（图1），但通常不鼓励使用它们，因此这是不可能的，但我想要比频率图更平滑的东西（图2） 图1：直方图 图2：频率图 当我绘制一个由培养物着色的密度图（图3）时，培养物在y轴上的相对分布与其计数相比发生了巨大的变化。例如，在密度图中，蓝色的密度曲线远高于紫色的密度曲线；然而，在柱状图中，我们可以看到更多的日期归属于紫色组 图3：密度图 我的代码是否有问题（见下文）？或者我需要以某种方式缩放密度曲线？还是密度图有什么我不明白的地方？（免责声明：我的统计知识相当薄弱） 提前谢谢R中的密度图（ggplot2），由变量着色，返回与直方图和频率图非常不同的分布？,r,ggplot2,density-plot,R,Ggplot2,Density Plot,我已经梳理了这里的几个问题，但我似乎不知道我的密度图发生了什么 我有一套放射性碳年代表，它们来自不同的文化。我需要显示日期随时间的变化频率，但要根据文化来区分日期。堆叠直方图可以完成这项工作（图1），但通常不鼓励使用它们，因此这是不可能的，但我想要比频率图更平滑的东西（图2） 图1：直方图 图2：频率图 当我绘制一个由培养物着色的密度图（图3）时，培养物在y轴上的相对分布与其计数相比发生了巨大的变化。例如，在密度图中，蓝色的密度曲线远高于紫色的密度曲线；然而，在柱状图中，我们可以看到更多的日
ggplot(test, aes(x=CalBP))+
theme_tufte(base_family="sans")+
theme(axis.line=element_line(), axis.text=element_text(color="black")) +
theme(legend.position="none") +
theme(text=element_text(size=14)) +
geom_density(aes(color=factor(Culture), fill=factor(Culture)), alpha = 0.5) +
scale_x_reverse() +
labs(x="Cal. B.P.") +
ylab(expression("Density")) +
coord_cartesian(xlim = c(4773, 225)) +
scale_fill_manual(values=c("#cf9045", "#ebe332", "#5f9388", "#6abeef", "#9d88d6")) +
scale_color_manual(values=c("#cf9045", "#ebe332", "#5f9388", "#6abeef", "#9d88d6"))
不同之处在于，密度图是按比例缩放的，因此曲线下的总面积为1。它的功能是建立一个概率密度函数的模型，它（根据定义）有1个区域 如果数据中的每个组都有相同数量的观察值，那么密度图和直方图之间的唯一区别就是y轴。当您有不同数量的观察时，密度图将对此进行规格化（每个密度图的总面积为1），而对于观察次数较多的组，直方图的条形图要高得多。
在base R中，您可以通过设置
freq=FALSE在base R中，您可以通过设置
freq=FALSE