install.packages("dados")
install.packages("tidyverse")Introdução
Ao trabalhar com análise de dados, um dos gráficos mais comuns que utilizamos é o gráfico de densidade, que nos permite observar a distribuição de uma variável contínua. No entanto, às vezes é útil comparar essa distribuição “real” com uma distribuição normal1, para verificar o quão próximo os dados estão dessa curva teórica.
O objetivo deste post não é fazer uma explicação sobre o que é uma distribuição normal. Caso você não esteja familiarizado com o conceito, esse material pode ajudar.
Neste post, vou mostrar como adicionar uma curva normal simulada sobreposta ao gráfico de densidade de uma variável contínua.
Nota
Esse post foi escrito a partir de uma dúvida que recebi alguns meses atrás! Na época eu respondi, e a resposta ficou guardada em um script. Decidi transformá-la em um post para compartilhar com outras pessoas também. Espero que seja útil!
Passo 1: Carregar os pacotes necessários
Antes de qualquer coisa, vamos garantir que os pacotes necessários estão carregados. Neste caso, utilizaremos os pacotes ggplot2 (que faz parte do tidyverse) e os dados sobre os pinguins de Palmer, que estão disponíveis no pacote dados.
Caso não tenha esses pacotes instalados, você pode instalar executando o código abaixo:
Carregando os pacotes:
Passo 2: Criar o gráfico de densidade
Agora, vamos plotar a distribuição da massa corporal dos pinguins utilizando a função geom_density(), que gera a curva de densidade dos dados.
dados_pinguins |>
ggplot() +
aes(x = massa_corporal_kg) +
geom_density()Warning: Removed 2 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_density()`).
Essa visualização já nos fornece uma visão geral da distribuição dos dados de massa corporal. Agora, vamos para o próximo passo: adicionar a curva normal sobre essa distribuição.
Passo 3: Adicionar a curva normal ao gráfico
A função stat_function() permite adicionar uma função estatística ao gráfico. Neste caso, vamos utilizar a função de densidade da distribuição normal (dnorm()) no argumento fun (fun = dnorm), e ajustar a cor da linha para vermelho.
dados_pinguins |>
ggplot() +
aes(x = massa_corporal_kg) +
geom_density() +
stat_function(fun = dnorm,
color = "red",
linetype = "dashed")Warning: Removed 2 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_density()`).
Perceba que a curva que foi criada está “transladada”. Ela não está ajustada aos dados, pois não informamos os parâmetros da distribuição normal (média e desvio padrão), e a função dnorm() foi executada utilizando os valores padrão (média = 0 e desvio padrão = 1).
Portanto, precisamos calcular esses valores a partir dos dados e utilizá-los para simular a curva normal.
Agora, vamos adicionar a curva normal ao gráfico, informando os parâmetros da distribuição normal. O código abaixo pode parecer estranho pois usamos o ~ para indicar que estamos passando uma função anônima para o argumento fun da stat_function().
dados_pinguins |>
ggplot() +
aes(x = massa_corporal_kg) +
geom_density() +
stat_function(
fun = ~ dnorm(x = .x, mean = media, sd = desvio_padrao),
color = "red",
linetype = "dashed"
)Warning: Removed 2 rows containing non-finite outside the scale range
(`stat_density()`).
Aqui está! Agora temos um gráfico de densidade da massa corporal dos pinguins com a curva normal sobreposta. Isso nos permite visualizar a distribuição real dos dados e compará-la com a distribuição normal.
Conclusão
Neste post, mostrei como adicionar uma curva normal simulada sobreposta a um gráfico de densidade de uma variável contínua. Você conhece outras formas de fazer isso? Compartilhe nos comentários!
Gostaria de agradecer ao Julio Trecenti por me fazer sugestões para melhorar o post!
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Youtube (atualmente não tem muita coisa por lá, mas pretendo começar a postar vídeos em breve!)
Notas de rodapé
Conhecida também como “curva com forma de sino”, “curva normal”, “gaussiana”.↩︎