R 확률/밀도 히스토그램을 올바른 방법으로 그리는 것에 대한 질문

Question

다음 행렬 [500,2]가 있으므로 500 행과 2 열이 있고 왼쪽은 X 관측 값의 색인을 제공하고 오른쪽은 이 X가 참이되는 확률, 그래서 전형적인 확률 밀도 관계.

그래서 내 질문은 x 축이 x- 인덱스이고 y- 축이 밀도 (0.01-1.00)가되도록 히스토그램을 올바르게 그리는 방법입니다. 추정량의 대역폭은 0.33입니다.

미리 감사드립니다. 단지

[490,] 2.338260830 0.04858685 
[491,] 2.347839477 0.04797310 
[492,] 2.357418125 0.04736149 
[493,] 2.366996772 0.04675206 
[494,] 2.376575419 0.04614482 
[495,] 2.386154067 0.04553980 
[496,] 2.395732714 0.04493702 
[497,] 2.405311361 0.04433653 
[498,] 2.414890008 0.04373835 
[499,] 2.424468656 0.04314252 
[500,] 2.434047303 0.04254907 

@everyone이 예, 나는 추정 전에 만든 약간의 방향을, 그래서 있습니다 .. 대역폭 내가의를 언급 한 것입니다 :

전체 데이터의 끝은 다음과 같습니다 데이터는 낮은 값에서 높은 값 순서로 정렬되므로 시작 부분의 확률은 0,22입니다. 최대 0,48의 끝에서 0,15 끝입니다.

밀도가있는 선은 매력처럼 그려 지지만 히스토그램을 그리는 것 외에해야 할 일이 있습니다! 그럼, 내가 어떻게 할 수있는, 블록을 적절하게 주문 (호 상자에 splitted 수있는 데이터 ..)

어떤 제안?

여기는 추정 후 데이터의 일부입니다. 모든 값은 개별이기 때문에 히스토그램을 만들 수 있다고 가정합니다. 잘하면.

[491,] 4.956164 0.2618131 
[492,] 4.963014 0.2608723 
[493,] 4.969863 0.2599309 
[494,] 4.976712 0.2589889 
[495,] 4.983562 0.2580464 
[496,] 4.990411 0.2571034 
[497,] 4.997260 0.2561599 
[498,] 5.004110 0.2552159 
[499,] 5.010959 0.2542716 
[500,] 5.017808 0.2533268 
[501,] 5.024658 0.2523817 

안부, 는 빠른 응답을 주셔서 감사합니다! X25/X50 각 인스턴스에 대한 방법으로 그들을 그룹화, 일을 할 것입니다 무엇

단지 인덱스에 대한 히스토그램을 만드는 것입니다 (활) ... 각 25 또는 50/100/150/200/250 등의 평균 확률을 상자로 계산하십시오.

Answer 1

그들이 것으로 나타납니다, 당신은 기본 플롯 명령을 사용할 수 있습니다, 가장 낮은에서 X의 가장 높은 값을 위해, 당신이 필요로하는 유일한 변화는 유형입니다 : 좋아

, 나는이 밀도 플롯보다 더 잘 모르겠지만, 그것을 수행 할 수 있습니다

이 경우

x = dnorm(seq(-1, 1, length = 500)) 
x.bins = rep(1:50, each = 10) 
bars = aggregate(x, by = list(x.bins), FUN = sum)[,2] 
barplot(bars) 

, 당신 행렬의 두 번째 열에서 확률로 X를 대체합니다.

EDIT2 : 당신의 500 개 행이 분리 된 이벤트를 나타냅니다 경우

두 번째 생각에

,이 경우에만 의미가 있습니다. 그들이 대신에 연속 분포 함수를 따라 점을 추가하면 내가 한 것과 같이 함께 더합니다. 수학적으로 나는 그 범위에서 몇 점만 사용하여 범위에 대해 binned 확률을 산출 할 수 있다고 생각하지 않습니다.

Answer 2

M은 매트릭스라고 가정합니다.

plot(x=M[ , 1], y = M[ , 2]) 

이것은 원래 데이터가 아니므로 이미 밀도 추정을 완료했습니다.

plot(your.data, type = 'l') 

편집 : 행을 가정