تحليل أخطاء رسم الكميات الكثافية في R باستخدام curve وdnorm
في البداية، يجدر بنا أن نلقي نظرة عن كثب على الأمر الذي قمت به لفهم السياق بشكل أفضل. يظهر الكود البرمجي الذي وفرته في السؤال محاولتك لتوليد توزيع عشوائي باستخدام الدالة rnorm
ومن ثم عرض هيستوغرام لهذا التوزيع باستخدام الدالة hist
. بعد ذلك، تحاول رسم منحنى على الهيستوغرام باستخدام الدالة curve
. ومع ذلك، يبدو أن هناك مشكلة قد تطرأ أثناء محاولتك لرسم الكميات الكثافية باستخدام الدالة curve
، وهو ما نحاول فهمه هنا.
للبداية، يمكننا مراجعة الكود البرمجي الخاص بك. في السطور الأولى، قمت بتوليد توزيع عشوائي باستخدام rnorm
، وهذا يبدو صحيحًا. ثم قمت برسم هيستوغرام باستخدام hist
، وهو أمر جيد أيضًا. ولكن عند محاولة رسم الكميات الكثافية باستخدام curve
، يبدو أن هناك خطأ محتمل.
-
إدارة خدمات العمال في Chrome07/04/2024
-
إضافة فرق إلى ArrayList في Java02/02/2024
-
كيفية تثبيت وتحديث pip على Ubuntu06/03/2024
عند استخدام curve
، يجب أن تقوم بتوفير الدالة التي ترغب في رسمها وليس توزيع البيانات نفسه. في هذه الحالة، يمكنك تحديد الدالة الكثافية للتوزيع الطبيعي باستخدام dnorm
. ولكن يبدو أن هناك خطأ في استخدامك للدالة dnorm
في سياق curve
.
يمكن أن يكون السبب واضحًا عند تعديل الكود لاستخدام dnorm
بشكل صحيح. يمكنك محاولة الكود التالي:
Rset.seed(12345)
x <- rnorm(1000, 0, 10)
hist(x)
curve(dnorm(x, 0, 10), add = TRUE, col = "red")
هنا، تم استخدام dnorm
بشكل صحيح دون تحديد yaxt
أو log
، حيث يمكنك تركها بقيمها الافتراضية. يفترض أن يعرض هذا الكود الهيستوغرام والمنحنى الكثافي بشكل صحيح.
المزيد من المعلومات
بالطبع، دعونا نوسع على السياق ونقدم مزيدًا من المعلومات حول الكود البرمجي والتحليل.
في الكود البرمجي الذي قدمته، تقوم بتوليد توزيع عشوائي باستخدام rnorm
، وهو توزيع طبيعي بمعدل (متوسط) 0 وانحراف معياري 10. بعد ذلك، تقوم برسم هيستوغرام لهذا التوزيع باستخدام hist
، الذي يعرض توزيع التردد للقيم العشوائية.
ثم تحاول رسم منحنى كثافة الاحتمال على الهيستوغرام باستخدام curve
ودالة dnorm
. الدالة dnorm
تقوم بحساب قيم الكثافة الاحتمالية للتوزيع الطبيعي في نقاط محددة. وهنا يأتي التحدي: يجب أن تمرر لـ dnorm
نقاطًا معينة لحساب الكثافة، وليس التوزيع الكامل كما قمت بتمرير x
بالكود.
لتصحيح الكود، يجب عليك إما تحديد نقاط معينة يدويًا لحساب كثافة الاحتمال، أو استخدام الدالة dnorm
بطريقة تتناسب مع توزيع البيانات. في الكود السابق، قمت بتمرير x
إلى dnorm
، ولكن هذا قد يؤدي إلى نتائج غير متوقعة.
لتصحيح ذلك، يمكنك استخدام متغير جديد لتحديد نقاط لحساب كثافة الاحتمال، على سبيل المثال:
Rset.seed(12345)
x <- rnorm(1000, 0, 10)
hist(x)
points <- seq(min(x), max(x), length.out = 100)
curve(dnorm(points, 0, 10), add = TRUE, col = "red")
هذا التعديل يستخدم seq
لتوليد نقاط جديدة تمتد من القيم الدنيا إلى القيم العليا في x
. ثم يتم استخدام dnorm
لحساب كثافة الاحتمال لهذه النقاط، ويتم رسم المنحنى بناءً على النتائج.
أتمنى أن يكون هذا التوضيح مفيدًا، وفي حالة وجود أي أسئلة إضافية، فلا تتردد في طرحها.