在两点之间对内核密度图进行阴影处理。

我经常使用内核密度图来说明分布。可以像这样在R中轻松快速地创建它们：

set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)
plot(dens)
#or in one line like this: plot(density(rnorm(100)^2))

这给了我这个漂亮的小PDF：

我想将PDF下的区域阴影从第75个百分位数增加到第95个百分位数。使用quantile函数很容易计算点：

q75 <- quantile(draws, .75)
q95 <- quantile(draws, .95)

但是，如何为q75和之间的区域着色q95呢？

使用该polygon()功能，请参见其帮助页面，我相信这里也有类似的问题。

您需要找到分位数的索引才能获得实际的(x,y)对。

编辑： 在这里你去：

x1 <- min(which(dens$x >= q75))  
x2 <- max(which(dens$x <  q95))
with(dens, polygon(x=c(x[c(x1,x1:x2,x2)]), y= c(0, y[x1:x2], 0), col="gray"))

输出（由JDL添加）

另一个解决方案：

dd <- with(dens,data.frame(x,y))

library(ggplot2)

qplot(x,y,data=dd,geom="line")+
  geom_ribbon(data=subset(dd,x>q75 & x<q95),aes(ymax=y),ymin=0,
              fill="red",colour=NA,alpha=0.5)

结果：

扩展的解决方案：

如果您想遮挡两条尾巴（复制并粘贴Dirk的代码）并使用已知的x值：

set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)
plot(dens)

q2     <- 2
q65    <- 6.5
qn08   <- -0.8
qn02   <- -0.2

x1 <- min(which(dens$x >= q2))  
x2 <- max(which(dens$x <  q65))
x3 <- min(which(dens$x >= qn08))  
x4 <- max(which(dens$x <  qn02))

with(dens, polygon(x=c(x[c(x1,x1:x2,x2)]), y= c(0, y[x1:x2], 0), col="gray"))
with(dens, polygon(x=c(x[c(x3,x3:x4,x4)]), y= c(0, y[x3:x4], 0), col="gray"))

结果：

这个问题需要lattice答案。这是一个非常基本的方法，只是改编了Dirk等人采用的方法：

#Set up the data
set.seed(1)
draws <- rnorm(100)^2
dens <- density(draws)

#Put in a simple data frame   
d <- data.frame(x = dens$x, y = dens$y)

#Define a custom panel function;
# Options like color don't need to be hard coded    
shadePanel <- function(x,y,shadeLims){
    panel.lines(x,y)
    m1 <- min(which(x >= shadeLims[1]))
    m2 <- max(which(x <= shadeLims[2]))
    tmp <- data.frame(x1 = x[c(m1,m1:m2,m2)], y1 = c(0,y[m1:m2],0))
    panel.polygon(tmp$x1,tmp$y1,col = "blue")
}

#Plot
xyplot(y~x,data = d, panel = shadePanel, shadeLims = c(1,3))

这是ggplot2基于函数的另一个变体，该函数在原始数据值处近似内核密度：

approxdens <- function(x) {
    dens <- density(x)
    f <- with(dens, approxfun(x, y))
    f(x)
}

使用原始数据（而不是使用密度估计的x和y值生成新的数据帧）的好处还在于可以在分面图上工作，其中分位数值取决于将数据分组的变量：

使用的代码

library(tidyverse)
library(RColorBrewer)

# dummy data
set.seed(1)
n <- 1e2
dt <- tibble(value = rnorm(n)^2)

# function that approximates the density at the provided values
approxdens <- function(x) {
    dens <- density(x)
    f <- with(dens, approxfun(x, y))
    f(x)
}

probs <- c(0.75, 0.95)

dt <- dt %>%
    mutate(dy = approxdens(value),                         # calculate density
           p = percent_rank(value),                        # percentile rank 
           pcat = as.factor(cut(p, breaks = probs,         # percentile category based on probs
                                include.lowest = TRUE)))

ggplot(dt, aes(value, dy)) +
    geom_ribbon(aes(ymin = 0, ymax = dy, fill = pcat)) +
    geom_line() +
    scale_fill_brewer(guide = "none") +
    theme_bw()



# dummy data with 2 groups
dt2 <- tibble(category = c(rep("A", n), rep("B", n)),
              value = c(rnorm(n)^2, rnorm(n, mean = 2)))

dt2 <- dt2 %>%
    group_by(category) %>% 
    mutate(dy = approxdens(value),    
           p = percent_rank(value),
           pcat = as.factor(cut(p, breaks = probs,
                                include.lowest = TRUE)))

# faceted plot
ggplot(dt2, aes(value, dy)) +
    geom_ribbon(aes(ymin = 0, ymax = dy, fill = pcat)) +
    geom_line() +
    facet_wrap(~ category, nrow = 2, scales = "fixed") +
    scale_fill_brewer(guide = "none") +
    theme_bw()

由reprex软件包（v0.2.0）于2018-07-13创建。