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Il diagramma che rappresenta la distribuzione della densità delle osservazioni (kernel density plot) è una modalità di rappresentazione piuttosto interessante, che può essere utilizzata in alternativa al tradizionale istogramma.
 
Scaricate e salvate nella cartella C:\R\ il file Densplot.csv. Si tratta dello stesso file utilizzato per gli istogrammi, e contiene sesso (M o F), età (in anni) e concentrazione del colesterolo nel siero (in mg/dL) di 1000 soggetti.
 
Copiate e incollate nella Console di R ed eseguite questo codice un blocco alla volta per familiarizzare con il linguaggio soffermandovi sui singoli passaggi:
 
# importa i dati in R
mydata <- read.table("c:/R/Densplot.csv", header=TRUE, sep=";")
# visualizza i dati nella Console di R
mydata
# traccia il kernel density plot
d <- density(mydata$Colest) # dati di densità
plot(d, main = "Kernel density plot", xlab="Colesterolo totale in mg/dL", ylab = "Densità")
#
Ecco come appare il kernel density plot. KernelDP_small
 
# traccia il kernel density plot colorato
windows() # apre una nuova finestra
d <- density(mydata$Colest)
plot(d, main = "Kernel density plot colorato", xlab="Colesterolo totale in mg/dL", ylab = "Densità")
polygon(d, col="red", border="blue")
#
Vedete ora il kernel density plot colorato. KernelDPcolorato_small
 
Dato che con l’istruzione windows() avete aperto una nuova finestra, spostatela o iconizzatela per vedere la finestra con il grafico precedente.
 
Ora copiate e incollate nella Console di R ed eseguite questo codice:
 
# importa i dati in R
mydata <- read.table("c:/R/Densplot.csv", header=TRUE, sep=";")
# traccia kernel density plot sovrapposti
# al termine fate click con il tasto sinistro del mouse nel punto in cui volete fare comparire la legenda
library(sm)
attach(mydata)
Sesso.f <- factor(Sesso, levels= c("F","M"), labels = c("Donna", "Uomo")) # crea la legenda
sm.density.compare(Colest, Sesso, xlab="Colesterolo totale in mg/dL", ylab="Densità") # traccia il grafico
title(main="Distribuzione del colesterolo totale per sesso") # aggiunge il titolo
colfill<-c(2:(2+length(levels(Sesso.f)))) # posiziona la legenda
legend(locator(1), levels(Sesso.f), fill=colfill) # posiziona la legenda
#
Il codice fa una cosa piuttosto interessante: traccia due kernel density plot indipendenti e sovrapposti per i soggetti di sesso maschile (M) e di sesso femminile (F) e rimane in attesa. A questo punto posizionate il mouse dove volete che compaia la legenda, e fate click con il tasto sinistro per farla comparire. Ed ecco il risultato definitivo. ColesteroloMF_small
 
Se non siete soddisfatti della posizione delle legenda, sappiate che R non consente di muoverla. Dovete rieseguire l’intero script e fare nuovamente click con il tasto sinistro del mouse nel punto in cui volete posizionare la legenda.
 
 
********************************
 
 

Kernel density plot

Ultimo aggiornamento: 20 maggio 2019

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