2個骰子結果的不對稱密度圖滾動

我在https://stats.stackexchange.com/questions/117578/density-distribution-of-outcomes-of-2-dice-rolled上發佈了以下問題，但沒有得到任何答覆。2個骰子結果的不對稱密度圖滾動

這個問題是涉及到：A histogram with a bar for each frequency value

兩個骰子旋轉和和繪製。直方圖如預期的那樣，但密度圖顯示不同的密度2和12，並且圖是不對稱的。這是爲什麼？在2個擲骰子的結果中，2的概率等於12的概率。爲什麼密度圖的值不等？

num.dices <- 2L 
num.rolls <- 100000L 
outcomes <- matrix(sample(1:6, num.dices * num.rolls, replace = TRUE), 
        nrow = num.rolls, ncol = num.dices) 
sums <- rowSums(outcomes)

柱狀圖：

ggplot(data.frame(sums), aes(x=factor(sums)))+geom_histogram()

enter image description here

密度圖：

ggplot(data.frame(sums), aes(x=factor(sums), fill=factor(sums)))+geom_density()

enter image description here

我也試過：

ggplot（data.frame（總和），AES（X =因子（總和），填充因子=（和）））+ geom_density（AES（Y = ..count ..））

enter image description here

來源

2014-10-02 rnso

它看起來像在密度內核的帶寬問題。但是，當分佈是離散的時候，爲什麼要首先使用density（）？ – 2014-10-02 08:36:54

我們是不是應該得到與圖12相同的對稱圖？我們如何確認和糾正帶寬問題？ – rnso 2014-10-02 08:41:45

我們應該，但在我看來，總帶寬在增加。不知道如何在ggplot（）中對它進行調整，但我認爲它也不合理，你可能在ggplot（）中尋找類似於'plot（density（sums））'的東西。你應該能夠以某種方式對它進行評估。 – 2014-10-02 09:55:53

在我看來，你正在用11個diff進行11種不同的內核估計。 bandwitdths，而不是做：

ggplot(data.frame(sums), aes(x=sums, fill=2))+geom_density()

，或者如果你堅持用額外的參數來做到這一點，你可以添加組= 1：

ggplot(data.frame(sums), aes(x=sums, fill=factor(sums)))+geom_density(aes(group=1))

來源

2014-10-02 14:01:42

2個骰子結果的不對稱密度圖滾動

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