javascript - 使用 jStat Javascript 对绘图进行 SuperImpose 正态分布

Question

我正在尝试在某些数据上叠加正态分布。我已经对数据进行了分箱和绘制，我想生成一个正态分布进行比较。我为此使用jStat。

到目前为止，我已经能够生成正态分布，但我无法弄清楚如何将其“缩放”到与实际数据相同的大小。

正态分布数据比实际数据小几个数量级，并且在图表上几乎平坦。

这就是我的意思：

这是关闭蓝色的黑线图。我会假设这些是概率而不是频率。

这是我迄今为止用来生成正态分布的代码：

// Mean & Std dev for calculating normal pdf
var mean = jStat.mean(data);
var stdev = jStat.stdev(data);

// get min & max for defining range of values for normal
var min = jStat.min(data);
var max = jStat.max(data);

// binNum = number of bins
var normData = jStat.seq(min, max, binNum, (x) => {
  return jStat.normal.pdf(x, mean, stdev);
});

我试过乘以样本量（除其他外），但无济于事。有没有办法将概率转换为频率或以其他方式“缩放”正态分布？

Answer 1

我终于解决了这个问题。把它留在这里给任何走这条路的人。

解决方案是将得到的正态分布值乘以比例因子binSize * sampleSize。

简单来说，得到的正态分布曲线下的面积为 1（根据定义）。该因子binSize * sampleSize将为您提供较大曲线下的总面积。因此，您缩放正态分布以使面积相等。

我不确定这是最好的解释，但这里有一些关于解决方案的指导。它是在 excel 中完成的，但它为我指明了正确的方向。