R中创建“柱状图”从X值和概率估计的输入

Question

背景

我试图从“贝叶斯数据分析”关于Dirichlet过程的章节复制类似如下图Gelman等人人。这些图像描绘了一个突破的过程。

这些图有效地显示了四种不同情景的概率分布。横轴是“数据”值，纵轴是与该数据相关的概率估计值。

我的问题

我想我已经有创造情节所必需的数据;数据点和相应的概率估计值（是的，因为它是一个概率密度函数，所以概率实际上是围绕这些点的小间隔）。问题是我不知道如何制作一个包含上面那些好棒的情节。通常在R中，直方图是根据数据值的向量构建的，但我有两列。 （和搜索没有透露任何东西）

## data 
head(dat) 
    thet prob.estim 
1 -0.1532657 0.05451808 
2 -1.2471313 0.06407723 
3 0.3452990 0.06608997 
4 0.4886357 0.12634090 
5 1.3894174 0.02572439 
6 -0.7041029 0.03688599 

最近我可以得到只是看起来不好。请参阅下面的代码和图片。 （注意，概率估计，由于使用随机数生成的是不同的）

# Best I can do, but not bars 
plot(dat$thet, dat$prob.estim, main = "Alpha = 1") 

Answer 1

首先，生成一些数据一起工作：

set.seed(24601) 
thet <- seq(-3, 3, by=.05) 
prob.estim <- rbeta(length(thet), 1, 100) 
dat <- data.frame(thet = thet, 
        prob.estim = prob.estim) 
# putting in the spike in the plot 
dat[thet == 1, ]$prob.estim <- .99 

生成的情节，与基地图形

首先，这里是散点图版本（所以你可以看到我生成的数据与你的数据比较）

plot(dat$thet, dat$prob.estim) 

这里，它是作为一个barplot

barplot(names.arg = dat$thet, height = dat$prob.estim) 

生成的情节，与GGPLOT2

如果你有兴趣在控制你的图的外观（这听起来像你），你可能想要移动到ggplot2。

library(ggplot2) 
ggplot(dat, aes(y = prob.estim, x = thet)) + 
    geom_bar(stat = "identity") + 
    theme_classic()