sem saber se o plot() a q vc se refere e' um metodo especifico para o objeto de classe mcmc.list (portanto, qual o pacote q gerou mcmc.samples), nao da' pra dizer bem o que esta' acontecendo...

aparentemente e' um metodo sim... nesse caso, vc pode estimar a densidade (por exemplo, via density) e criar 2 matrizes (uma relativa `as coordenas X e outra Y), dai' usar matplot...

por exemplo:

set.seed(1)
obs = matrix(rnorm(1000), nc=10)
dens = apply(obs, 2, density)
matX = sapply(dens, '[[', 'x')
matY = sapply(dens, '[[', 'y')
matplot(matX, matY, type='l')



Em 4 de abril de 2014 23:05, Daniel Marcelino <dmsilva.br@gmail.com> escreveu:
Caro, estou com um problema para plotar densidades de distribuição
posterior e talvez alguém aqui já tenha resolvido isso de alguma
maneira.
Tenho um objeto de dados de classe mcmc.list com vários paramentros,
entre os quais eu gostaria de sobrepor três distribuições posteriores
como abaixo. Do jeito que está, contudo, não funciona porque a cada
comando plot o R mantem a curva no centro e altera as escalas. Tem
alguma forma de plotar essas densidades conservando as posições delas
originais?
Coloquei alguns dados aqui:
https://dl.dropboxusercontent.com/u/1339742/mcmc.samples.Rdata


  quartz(width=10,height=7)
 plot(mcmc.samples[, c(paste("alphaPSDB[", 2, "]", sep = ""))], trace
= FALSE, density = TRUE, smooth = TRUE, lwd=3, col="blue")

  par(new=TRUE)

 plot(mcmc.samples[, c(paste("alphaPT[", 2, "]", sep = ""))], trace =
FALSE, density = TRUE, smooth = TRUE, lwd=3, col="red")

 par(new=TRUE)

 plot(mcmc.samples[, c(paste("alphaPRB[", 2, "]", sep = ""))], trace =
FALSE, density = TRUE, smooth = TRUE, lwd=3, col="green")
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