R:操纵和ggplot2移动密度曲线不起作用

Question

我想用一个很好的例子来问这个问题：

• 第一个示例(第一个代码块)具有产品的正态分布，移动限制确定什么通过和失败，从而产生一个屈服(此示例工作，并通过移动geom_vline或红色垂直线)。
• 第二个示例(第二个代码块)的均值为正态分布，限制为0(我尝试使用操纵移动geom_density，但无法使其工作)

问题：如何使用ggplot2操作以移动密度曲线(并使我的第二个示例生效)？

第一个例子：

require(manipulate)
require(ggplot2)

set.seed(10)
data <- data.frame(dens=rnorm(1000, mean=20, sd=3))

# Moving the limit, Production always the same
manipulate(
{
    Pass <- sum(data>Limit)
    Fail <- sum(data<=Limit)
    Yield <- Pass/(Pass+Fail)*100
    labPass <- paste0("Pass=",toString(Pass))
    labFail <- paste0("Fail=",toString(Fail))
    labYield <- paste0("Yield=",formatC(Yield,format="f", digits=2),"%")

    ggplot(data) +
        geom_density(aes(x=dens), fill="white") +
        labs(title="Product Yield") +
        xlim(-5,30) +
        xlab("Normal Dist. mean=20, sd=3") +
        ylab("Density") +
        geom_vline(xintercept=Limit, linetype="longdash", colour="red") +
        annotate("text", x=Limit-3, y=0.10, label=labPass)+
        annotate("text", x=Limit-3, y=0.09, label=labFail)+
        annotate("text", x=Limit-3, y=0.08, label=labYield)
},
Limit=slider(5,20, initial=5))

第二个示例(移动geom_density <-不工作)：

require(manipulate)
require(ggplot2)

set.seed(10)
data <- data.frame(dens=rnorm(1000, mean=20, sd=3))

# Limit the same, Production mean moves
manipulate(
{
    Pass <- sum(data-20+MoveM>0)
    Fail <- sum(data-20+MoveM<=0)
    Yield <- Pass/(Pass+Fail)*100
    labPass <- paste0("Pass=",toString(Pass))
    labFail <- paste0("Fail=",toString(Fail))
    labYield <- paste0("Yield=",formatC(Yield,format="f", digits=2),"%")

    ggplot(data) +
        geom_density(aes(x=dens-20+MoveM), fill="white") +
        labs(title="Product Yield") +
        xlim(-5,30) +
        xlab("Normal Dist. mean=variable, sd=3") +
        ylab("Density") +
        geom_vline(xintercept=0, linetype="longdash", colour="red") +
        annotate("text", x=-3, y=0.10, label=labPass)+
        annotate("text", x=-3, y=0.09, label=labFail)+
        annotate("text", x=-3, y=0.08, label=labYield)
},
MoveM=slider(0,20, initial=20))

第一个示例的图像：

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Answer 1

基于lukeA的注释中的一个解决方案，下面是用平均值移动密度曲线的代码。

R中的收益率曲线，通过移动分布的平均值，并具有一个固定的接受极限：

require(manipulate)
require(ggplot2)

set.seed(10)
data <- data.frame(dens=rnorm(1000, mean=20, sd=3))

# Limit the same, Production mean moves
manipulate(
{
    Pass <- sum(data$dens-20+MoveM>0)
    Fail <- sum(data$dens-20+MoveM<=0)
    Yield <- Pass/(Pass+Fail)*100
    labPass <- paste0("Pass=",toString(Pass))
    labFail <- paste0("Fail=",toString(Fail))
    labYield <- paste0("Yield=",formatC(Yield,format="f", digits=2),"%")
    # ANSWER to Question: Use extra column in dataframe
    data$shiftDens <- data$dens - 20 + MoveM

    ggplot(data) +
        geom_density(aes(x=shiftDens), fill="white") +
        labs(title="Product Yield") +
        xlim(-5,30) +
        xlab("Normal Dist. mean=variable, sd=3") +
        ylab("Density") +
        geom_vline(xintercept=0, linetype="longdash", colour="red") +
        annotate("text", x=-3, y=0.10, label=labPass)+
        annotate("text", x=-3, y=0.09, label=labFail)+
        annotate("text", x=-3, y=0.08, label=labYield)
},
MoveM=slider(0,20, initial=20))

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