Я изучаю некоторые данные, поэтому первое, что я хотел сделать, это попытаться установить нормальный (гауссовский) дистрибутив. Это моя первая попытка попробовать это в R, поэтому я делаю это шаг за шагом. Сначала я предварительно подготовил свои данные:
myhist = data.frame(size = 10:27, counts = c(1L, 3L, 5L, 6L, 9L, 14L, 13L, 23L, 31L, 40L, 42L, 22L, 14L, 7L, 4L, 2L, 2L, 1L) )
qplot(x=size, y=counts, data=myhist)
Так как я хочу подсчеты, мне нужно добавить коэффициент нормировки (N) для увеличения плотности:
fit = nls(counts ~ N * dnorm(size, m, s), data=myhist, start=c(m=20, s=5, N=sum(myhist$counts)) )
Затем я создаю готовые данные для отображения, и все отлично работает:
x = seq(10,30,0.2)
fitted = data.frame(size = x, counts=predict(fit, data.frame(size=x)) )
ggplot(data=myhist, aes(x=size, y=counts)) + geom_point() + geom_line(data=fitted)
Я взволновался, когда нашел этот поток, который рассказывает об использовании geom_smooth(), чтобы сделать все это за один шаг, но я не могу заставить его работать:
Вот что я пытаюсь... и что получаю:
ggplot(data=myhist, aes(x=size, y=counts)) + geom_point() + geom_smooth(method="nls", formula = counts ~ N * dnorm(size, m, s), se=F, start=list(m=20, s=5, N=300, size=10))
Error in method(formula, data = data, weights = weight, ...) :
parameters without starting value in 'data': counts
Кажется, что ошибка указывает на то, что она пытается соответствовать наблюдаемой переменной считает, но это не имеет никакого смысла, и она предсказуемо удивляет, если я укажу "начальное" значение для также считается:
fitting parameters ‘m’, ‘s’, ‘N’, ‘size’, ‘counts’ without any variables
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'counts' not found
Любая идея, что я делаю неправильно? Конечно, это не конец света, но меньше шагов всегда лучше, и вы, ребята, всегда придумываете самые изящные решения этих общих задач.
Спасибо заранее!
Джеффри
