以几种方式在R和ggplot2中显示相对频率或密度直方图

我将感谢您在以下方面的帮助（我应该补充一点，我也向ggplot2邮件列表发送了一封电子邮件，但还没有收到任何人的来信）

我们确实有一个数据框架，其中包含一个名为EXP的因子，该因子具有3个级别（DMSO、DMSO1、DMSO2）

我的目标是覆盖因子水平的相对频率直方图还是密度直方图

请让我知道为什么下面的两段R代码显示了非常不同的结果 （根据密度直方图的高度和解释）：

对

ggplot(data=pp_ALL) +
       geom_histogram(mapping=aes(x=VALUE, y=..density.., colour=EXP),  bins=1000) 

谢谢

---

bogdan

让我们比较下面的两个例子。使用此数据的默认设置，它们的形状和密度看起来非常相似。根据它们的工作方式，它们确实有细微的区别，密度图使用平滑算法，而直方图使用离散的箱子。这有时会使直方图更容易解释（高度=该箱子中OB的份额，按箱子宽度缩放），而密度图可能更能反映基本的平滑分布。但你会注意到，在这里它们非常相似

diamonds %>%
  mutate(cut = factor(cut)) %>%
  ggplot() + 
  geom_density(aes(x = carat, color = cut)) +
  facet_wrap(~cut)

如果有其他设置，它们看起来可能会非常不同。如果我们将密度图上的带宽设为1/10，或者使用10倍于直方图的箱子，这将使尖峰变得更窄、更高，同时继续将面积积分为1，就像以前一样。我假设你看到的主要情况是，你的直方图比密度图的粒度要高得多（bins=1000），因此任何尖峰都会比密度图中的尖峰更窄、更高

几何密度（aes（x=克拉，颜色=切割），调整=1/10）+

几何图形直方图（aes（x=克拉，y=密度，填充=切割），箱子=300）+

在使用多个因子的情况下，您可能会注意到另一个行为差异，即密度图使用线而不进行叠加，而直方图进行叠加——这会使直方图更高，即使它具有等效的带宽设置，因为它会对每个因子的密度进行叠加

与原件相同，但不带镶嵌面

[尝试

几何密度（aes（x=克拉，颜色=切割），position=“stack”）

使其更像直方图。]

---

尝试

geom_直方图（aes（x=carat，y=density，fill=cut），position=“dodge”）

使其更像密度图。]

非常感谢Jon！这是一个非常全面的答案！非常感谢！请允许我补充一个问题：您建议用哪种方式在ggplot2中显示相对频率直方图？

ggplot(data=pp_ALL) +
       geom_histogram(mapping=aes(x=VALUE, y=..density.., colour=EXP),  bins=1000) 

diamonds %>%
  mutate(cut = factor(cut)) %>%
  ggplot() + 
  geom_density(aes(x = carat, color = cut)) +
  facet_wrap(~cut)

diamonds %>%
  mutate(cut = factor(cut)) %>%
  ggplot() + 
  geom_histogram(aes(x = carat, y = ..density.., fill = cut)) +
  facet_wrap(~cut)