r语言怎么添加核密度曲线

r语言怎么添加核密度曲线

>x <- rnorm(100)

>y <- runif(100, -2, 2)

>plot(density(x))

>lines(density(y))

核密度图是一种用于可视化数据分布的统计图形。它通过在数据点周围绘制一个曲线来估计数据分布的密度。重叠是指多个核密度图中，不同密度区域之间的重叠度。计算重叠最常用的方法是Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）。K-S检验是一种统计检验，用于比较两个样本的分布是否相同。K-S检验的基本思想是比较两个样本的累积分布函数（CDF），如果两个样本的CDF之间的最大差值越大，则两个样本之间的差异越大。所以K-S检验可以用来估计两个核密度图之间的重叠度。

R语言实际上是函数的集合，用户可以使用base，stats等包中的基本函数，也可以自己编写函数完成一定的功能。但是初学者往往认为编写R函数十分困难，或者难以理解。这里对如何编写R函数进行简要的介绍。

函数是对一些程序语句的封装。换句话说，编写函数，可以减少人们对重复代码书写，从而让R脚本程序更为简洁，高效。同时也增加了可读性。一个函数往往完成一项特定的功能。例如，求标准差sd,求平均值，求生物多样性指数等。R数据分析，就是依靠调用各种函数来完成的。但是编写函数也不是轻而易举就能完成的，需要首先经过大量的编程训练。特别是对R中数据的类型，逻辑判别、下标、循环等内容有一定了解之后，才好开始编写函数。 对于初学者来说，最好的方法就是研究现有的R函数。因为R程序包都是开源的，所有代码可见。研究现有的R函数能够使编程水平迅速提高。

R函数无需首先声明变量的类型，大部分情况下不需要进行初始化。一个完整的R函数，需要包括函数名称，函数声明，函数参数以及函数体几部分。

函数名称，即要编写的函数名称，这一名称就作为将来调用R函数的依据。

2. 函数声明，包括 <- function, 即声明该对象的类型为函数。

3. 函数参数，这里是输入的数据，函数参数是一个虚拟出来的一个对象。函数参数所等于的数据，就是在函数体内部将要处理的值，或者对应的数据类型。 函数体内部的程序语句进行数据处理，就是对参数的值进行处理 ，这种处理只在调用函数的时候才会发生。函数的参数可以有多种类型。R help的界面对每个函数，及其参数的意义及所需的数据类型都进行了说明。

4. 函数体

常常包括三部分.

（1）. 异常处理

输入的数据不能满足函数计算的要求，或者类型不符， 这时候一定要设计相应的机制告诉用户，输入的数据在什么地方有错误。 错误又分为两种。

第一种， 如果输入的数据错误不是很严重，可以经过转换，变为符合处理要求的数据时， 此时只需要给用户一个提醒，告知数据类型不符，但是函数本身已经 进行了相应的转换。

第二种，数据完全不符合要求，这种情况下，就 要终止函数的运行，而告知因为什么，函数不能运行。这样，用户在 使用函数的情况先才不至于茫然。

（2）. 运算过程

包括具体的运算步骤。 运算过程和该函数要完成的功能有关。

R运算过程中，应该尽量减少循环的使用，特别是嵌套循环。R提供了 apply，replicate等一系列函数，来代替循环，应该尽量应用这些函数， 提高效率。 如果在R中实在太慢，那么核心部分只能依靠C或者Fortran 等语言编写，然后再用R调用这些编译好的模块，达到更高的效率。

运算过程中，需要大量用到if等条件作为判别的标准。if和while都是需要数据TRUE/FALSE这样的逻辑类型变量，这就意味着，if内部，往往是对条件的判别，例如 is.na, is.matrix, is.numeric等等，或者对大小的比较，如，if(x >0)， if(x == 1)， if(length(x)== 3)等等。if后面，如果是1行，则花括号可以省略，否则就必须要将所有的语句都放在花括号中。这和循环是一致的。

例子：

## if与条件判断

fun.test <- function(a, b, method = "add"){

if(method == "add") { ## 如果if或者for/while；

res <- a + b ## 等后面的语句只有一行，则无需使用花括号。

}

if(method == "subtract"){

res <- a - b

}

return(res) ## 返回值

}

### 检验结果

fun.test(a = 10, b = 8, method = "add")

fun.test(a = 10, b = 8, method = "substract")

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