R: странно оси у в частоте/плотность участка (ggplot2)

Question

У меня есть данные из двух образцов, и я хочу, чтобы построить частотное распределение участка в R. Я ссылка сделана в Excel:

Я загрузил в R данные (HistSerp). Это 136 obs. of 2 variables.

summary(HistSerp) 
V1    V2  
Min. :0.000 Min. :0.0000 
1st Qu.:0.000 1st Qu.:0.3752 
Median :0.000 Median :1.2845 
Mean :0.055 Mean :1.2144 
3rd Qu.:0.082 3rd Qu.:1.9952 
Max. :1.082 Max. :2.9800 

class(HistSerp$V1) 
"numeric" 
class(HistSerp$V2) 
"numeric" 

Если я HistSerp.m <- melt(HistSerp) и ggplot(HistSerp.m) + geom_freqpoly(aes(x = value, y = ..density.., colour = variable)) сюжет выглядит:

Я не знаю, почему пролет у оси, что значения, и я не уверен, если это только маркировка оси у проблема, сам сюжет кажется другим. Я также пробовал geom_density(), hist(HistSerp$V1, freq=FALSE) и т. Д., Но я не могу получить его так, как я ожидаю, я получил то же, что и раньше. Я думаю, что что-то не так с моими данными, но я не могу понять, что это. Любая помощь будет оценена.

С благодарностью

Ps. следует ли копировать данные (136x2)?

Обновление: данные. К сожалению, если есть лучший способ, чтобы скопировать его ...

0.144 2.024 
0.082 2.548 
0.082 1.943 
0.000 2.599 
0.000 2.233 
0.000 2.342 
0.082 1.655 
0.082 2.200 
0.000 2.261 
0.000 2.408 
0.000 2.127 
0.000 2.053 
0.000 1.929 
0.000 1.413 
0.000 2.400 
0.000 2.777 
0.000 2.685 
0.000 1.436 
0.000 1.573 
0.000 2.504 
0.000 1.533 
0.000 1.434 
0.000 1.421 
0.000 2.534 
0.082 1.728 
0.000 1.984 
0.082 1.287 
0.000 2.324 
0.164 2.405 
0.279 1.989 
0.082 2.729 
0.144 2.046 
0.226 2.496 
0.000 2.980 
0.000 2.634 
0.000 1.792 
0.000 1.571 
0.000 0.612 
0.000 0.884 
0.000 0.449 
0.000 2.318 
0.082 0.449 
0.000 0.449 
0.000 0.563 
0.082 0.919 
0.000 0.617 
0.082 1.297 
0.144 0.719 
0.000 1.897 
0.000 1.338 
0.000 0.337 
0.000 1.555 
0.000 0.273 
0.291 0.656 
0.000 0.273 
0.082 0.388 
0.082 1.911 
0.082 0.852 
0.000 1.580 
0.000 1.450 
0.000 1.209 
0.000 2.049 
0.082 2.694 
0.082 1.089 
0.246 2.643 
0.000 2.393 
0.000 1.702 
0.000 2.595 
0.000 1.432 
0.000 2.094 
0.000 1.526 
0.082 1.775 
0.000 0.273 
0.000 1.405 
0.000 2.014 
0.000 0.543 
0.000 0.586 
0.000 1.224 
0.000 0.719 
0.164 0.201 
0.000 0.388 
0.082 0.232 
0.000 0.116 
0.000 0.116 
0.082 1.395 
0.000 0.116 
0.000 0.232 
0.082 0.844 
0.000 1.153 
0.082 0.000 
0.667 0.000 
0.000 1.535 
0.000 2.687 
0.000 0.922 
0.226 0.337 
0.197 0.999 
1.082 1.373 
0.082 0.396 
0.082 0.116 
0.000 1.667 
0.000 0.731 
0.000 0.544 
0.082 2.072 
0.000 2.262 
0.164 2.111 
0.082 1.675 
0.000 0.116 
0.000 0.232 
0.082 0.116 
0.000 1.004 
0.000 0.116 
0.164 0.116 
0.082 0.699 
0.000 0.000 
0.000 0.273 
0.082 0.000 
0.000 0.388 
0.082 0.000 
0.000 0.116 
0.000 0.273 
0.000 0.000 
0.000 0.649 
0.164 0.000 
0.082 0.000 
0.082 0.000 
0.000 0.000 
0.082 0.000 
0.144 1.282 
0.000 1.772 
0.000 0.116 
0.082 0.000 
0.000 1.416 
0.000 0.563 
0.082 0.510 
0.000 0.316 
0.164 1.124 

Answer 1

У вас есть несколько вариантов:

geom_freqpoly(aes(y = ..count../sum(..count..))) 

, который, вероятно, что вы хотите. Тогда есть:

geom_freqpoly(aes(y = ..ndensity..)) 

, который является оценкой плотности, но масштабируется в диапазоне от 0 до 1. (т.е. он будет всегда в диапазоне от 0 до 1). И, наконец, ассоциированные:

geom_freqpoly(aes(y = ..ncount..)) 

, который аналогичен, но для подсчета. Вы можете прочитать о вариантах в ?stat_bin.