détermination d'une plage pour afficher côte à côte deux distributions dynamiquement changeantes

Question

J'ai une fonction R qui trace deux courbes de superposition pour les arguments utilisateur d, n1 et n2. Ces deux courbes (tracés) se rapportent à "d".

Ma question est de savoir comment puis-je mieux mange la plage (à savoir, from et to au sein curve) de telle sorte que cette gamme permet toujours les deux courbes de montrer correctement?

J'ai essayé d'utiliser la règle: de =min.d = d-(15*d.SE)à =max.d = d+(15*d.SE) (où d.SE est l'erreur type de "d" Mais cette règle échoue dans de nombreuses situations..)

d.sampling = function(d, n1, n2 = NA){ 

    N = ifelse(is.na(n2), n1, (n1 * n2)/(n1 + n2)) 
    df = ifelse(is.na(n2), n1 - 1, (n1 + n2) - 2) 
d.SE = 1/sqrt(N) 

min.d = d-(15*d.SE) ; max.d = d+(15*d.SE) 

curve(dt(x*sqrt(N), df)*sqrt(N), from = min.d, to = max.d, col = 2) 

curve(dt(x*sqrt(N), df, d*sqrt(N))*sqrt(N), n = 1e4, lty = 2, col = 4, add = T) 

} 
# Example of use: 
d.sampling(n1 = 86, d = 1) # shows fine now, but change `d` to 2 and it fails 

Answer 1

Est-ce que quelque chose comme ceci donnerait les résultats que vous attendez?

d.sampling = function(d, n1, n2 = NA){ 

    N = ifelse(is.na(n2), n1, (n1 * n2)/(n1 + n2)) 
    df = ifelse(is.na(n2), n1 - 1, (n1 + n2) - 2) 
    d.SE = 1/sqrt(N) 

    min.d = d.SE*min(qt(0.0001, df), qt(0.0001, df, d*sqrt(N))) #d-(15*d.SE) 
    max.d = d.SE*max(qt(0.9999, df), qt(0.9999, df, d*sqrt(N))) #d+(15*d.SE) 

    curve(dt(x*sqrt(N), df)*sqrt(N), from = min.d, to = max.d, col = 2) 

    curve(dt(x*sqrt(N), df, d*sqrt(N))*sqrt(N), n = 1e4, lty = 2, col = 4, add = T) 

} 

# Example of use: 
d.sampling(n1 = 86, d = 2)