ggplot2中密度曲线下的阴影区域

Question

我绘制了一个分布，我希望将该区域遮蔽> 95百分位。 但是，当我尝试使用此处记录的不同技术时：ggplot2 shade area under density curve by group它不起作用，因为我的数据集的长度不同。

AGG[,1]=seq(1:1000)
AGG[,2]=rnorm(1000,mean=150,sd=10)
Z<-data.frame(AGG) 
library(ggplot2)
ggplot(Z,aes(x=Z[,2]))+stat_density(geom="line",colour="lightblue",size=1.1)+xlim(0,350)+ylim(0,0.05)+geom_vline(xintercept=quantile(Z[,2],prob=0.95),colour="red")+geom_text(aes(x=quantile(Z[,2],prob=0.95)),label="VaR 95%",y=0.0225, colour="red")
#I want to add a shaded area right of the VaR in this chart

Answer 1

以下是使用函数WVPlots::ShadedDensity的解决方案。我将使用此函数，因为它的参数是不言自明的，因此可以非常容易地创建绘图。在缺点方面，定制有点棘手。但是一旦你围绕一个ggplot物体工作，你就会发现它并不那么神秘。

library(WVPlots)

# create the data
set.seed(1)
V1 = seq(1:1000)
V2 = rnorm(1000, mean = 150, sd = 10)
Z <- data.frame(V1, V2)

现在你可以创建你的情节。

threshold <- quantile(Z[, 2], prob = 0.95)[[1]]
p <- WVPlots::ShadedDensity(frame = Z, 
                            xvar = "V2",
                            threshold = threshold,
                            title = "Your title",
                            tail = "right")
p

但是，由于您希望线条的颜色为浅蓝色等，因此您需要操纵对象p。在这方面，另请参阅this和this问题。

对象p包含四个图层：geom_line，geom_ribbon，geom_vline和geom_text。您可以在此处找到它们：p$layers。

现在你需要改变他们的美学映射。对于geom_line，只有一个colour

p$layers[[1]]$aes_params
$colour
[1] "darkgray"

如果您现在想要将线条颜色更改为浅蓝色，只需覆盖现有颜色

p$layers[[1]]$aes_params$colour <- "lightblue"

一旦你想到如何为一个layer做到这一点，剩下的就很容易了。

p$layers[[2]]$aes_params$fill <- "grey"     #geom_ribbon
p$layers[[3]]$aes_params$colour <- "red"    #geom_vline
p$layers[[4]]$aes_params$label <- "VaR 95%" #geom_text

p

情节现在看起来像这样

Answer 2

在这种情况下，ggplot的帮助函数和内置摘要最终可能会比帮助更麻烦。在您的情况下，最好直接计算摘要统计信息，然后绘制这些统计信息。在下面的示例中，我使用基础density库中的quantile和stats来计算将要绘制的内容。直接将它添加到ggplot最终会比尝试操作ggplot的汇总函数简单得多。这样，使用geom_ribbon和ggplot的预期美学系统完成着色;无需深入挖掘情节对象。

rm(list = ls())
library(magrittr)
library(ggplot2)

y <- rnorm(1000, 150, 10)

cutoff <- quantile(y, probs = 0.95)

hist.y <- density(y, from = 100, to = 200) %$% 
  data.frame(x = x, y = y) %>% 
  mutate(area = x >= cutoff)

the.plot <- ggplot(data = hist.y, aes(x = x, ymin = 0, ymax = y, fill = area)) +
  geom_ribbon() +
  geom_line(aes(y = y)) +
  geom_vline(xintercept = cutoff, color = 'red') +
  annotate(geom = 'text', x = cutoff, y = 0.025, color = 'red', label = 'VaR 95%', hjust = -0.1)
print(the.plot)