Wie unterscheidet sich die Dichte von ggplot2 von der Dichtefunktion?

Question

Warum sehen die folgenden Plots anders aus? Beide Methoden scheinen Gaußsche Kernel zu verwenden.

Wie berechnet ggplot2 eine Dichte?

library(fueleconomy) 

d <- density(vehicles$cty, n=2000) 
ggplot(NULL, aes(x=d$x, y=d$y)) + geom_line() + scale_x_log10() 

ggplot(vehicles, aes(x=cty)) + geom_density() + scale_x_log10() 

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UPDATE:

Eine Lösung dieser Frage erscheint bereits auf SO here jedoch die spezifische paramet ers ggplot2 wird an die R-Statistik übergeben, die Dichtefunktion bleibt unklar.

Eine alternative Lösung ist, die Dichtedaten direkt aus dem ggplot2 Plot zu extrahieren, wie here

Answer 1

In diesem Fall gezeigt ist, ist es nicht die Dichteberechnung, die anders ist aber wie die log10-Transformation angewandt wird.

Überprüfen Sie zuerst die Dichten ähnlich ohne Transformation

library(ggplot2) 
library(fueleconomy) 

d <- density(vehicles$cty, from=min(vehicles$cty), to=max(vehicles$cty)) 
ggplot(data.frame(x=d$x, y=d$y), aes(x=x, y=y)) + geom_line() 
ggplot(vehicles, aes(x=cty)) + stat_density(geom="line") 

So ist die Frage der Transformation zu sein scheint. In der folgenden stat_density scheint es als , wenn die Log10-Transformation auf die x-Variable vor der Dichteberechnung angewendet wird. Um also die Ergebnisse manuell zu reproduzieren, müssen Sie die Variable vor der Berechnung der Dichte transformieren.

zB

d2 <- density(log10(vehicles$cty), from=min(log10(vehicles$cty)), 
               to=max(log10(vehicles$cty))) 
ggplot(data.frame(x=d2$x, y=d2$y), aes(x=x, y=y)) + geom_line() 
ggplot(vehicles, aes(x=cty)) + stat_density(geom="line") + scale_x_log10() 

PS: Um zu sehen, wie ggplot die Daten für die Dichte bereitstellt, können Sie den Code anschauen as.list(StatDensity)-StatDensity$compute_group führt zu ggplot2:::compute_density