绘制两种正态分布混合的密度曲线

我对 R 相当陌生，需要一些基本的帮助。我想生成两个正态随机变量的总和（每个变量的方差 = 1），因为它们的均值分开并绘制结果。基本思想：如果均值相距足够远，则分布将是双峰的。这是我正在尝试的代码：

x <- seq(-3, 3, length=500)
for(i in seq(0, 3, 0.25)) {
y <- dnorm(x, mean=0-i, sd=1)
z <- dnorm(x, mean=0+i, sd=1)
plot(x,y+z, type="l", xlim=c(-3,3))
}

几个问题：

1. 有更好的方法来做到这一点吗？
2. 我的地块上只有一份 PDF。如何将多个 PDF 文件放在同一个绘图上？

先感谢您！

使用基本的方法来做到这一点并不困难R特征。我们首先定义一个函数f计算该法线混合物的密度：

## `x` is an evaluation grid
## `dev` is deviation of mean from 0
f <- function (x, dev) {
  (dnorm(x, -dev) + dnorm(x, dev)) / 2
  }

然后我们使用sapply循环遍历各种dev得到相应的密度：

## `dev` sequence to test
dev <- seq(0, 3, 0.25)
## evaluation grid; extending `c(-1, 1) * max(dev)` by 4 standard deviation
x <- seq(-max(dev) -4, max(dev) + 4, by = 0.1)
## density matrix
X <- sapply(dev, f, x = x)
## a comment on 2022-07-31: X <- outer(x, dev, f)

最后我们使用matplot用于绘图：

matplot(x, X, type = "l", lty = 1)

的解释sapply:

During sapply, x没有改变，而我们选择并尝试其中的一个元素dev每次迭代。它像是

X <- matrix(0, nrow = length(x), ncol = length(dev))
for (i in 1:length(dev)) X[, i] <- f(x, dev[i])

matplot(x, X)将绘制列X一一反对x.

2022年7月31日评论：只需使用outer。以下是更多示例：

• 在 R 中的参数值范围内运行 2 个参数的函数 https://stackoverflow.com/q/51275138/4891738

• R 中各种成功概率的二项分布图 https://stackoverflow.com/a/51444739/4891738