在R中绘制β分布图

使用数据集

Lahman:：Batting

我估计了β分布的参数。现在我想将这个经验得出的贝塔分布绘制到我根据估计的直方图上

library(dplyr)
library(tidyr)
library(Lahman)

career <- Batting %>%
  filter(AB > 0) %>%
  anti_join(Pitching, by = "playerID") %>%
  group_by(playerID) %>%
  summarize(H = sum(H), AB = sum(AB)) %>%
  mutate(average = H / AB)

并获得：

我知道我可以使用

+geom\u freqpoly

获得：

但是我想要平滑的beta分布。我可以通过以下方式估计beta参数：

career_filtered <- career %>%
    filter(AB >= 500)

m <- MASS::fitdistr(career_filtered$average, dbeta,
                    start = list(shape1 = 1, shape2 = 10))

alpha0 <- m$estimate[1] # parameter 1
beta0 <- m$estimate[2] # parameter 2

career\u已筛选%
过滤器（AB>=500）
m可以找到所有代码，包括绘图代码。以下代码用于获取请求的绘图：

ggplot(career_filtered) +
  geom_histogram(aes(average, y = ..density..), binwidth = .005) +
  stat_function(fun = function(x) dbeta(x, alpha0, beta0), color = "red",
                size = 1) +
  xlab("Batting average")

希望这能有所帮助。
也许，您可以通过@BenBolker查看。谢谢Florian——这很有效！我知道你也读过这篇关于经验贝叶斯估计的文章。非常强大但简单的方法。。。
ggplot(career_filtered) +
  geom_histogram(aes(average, y = ..density..), binwidth = .005) +
  stat_function(fun = function(x) dbeta(x, alpha0, beta0), color = "red",
                size = 1) +
  xlab("Batting average")