# Wykres gestosci poziomu glukozy u chorych i zdrowych kobiet z
# plemienia Pima na jednym rysunku. Wykorzystujemy estymator jądrowy density

library(MASS); data(Pima.te); data(Pima.tr)

X=rbind(Pima.te,Pima.tr)
x=X[,2] # glukoza
xY=X[X[,8]=="Yes",2] # chore
xN=X[X[,8]=="No",2]  # zdrowe

dd=density(x,n=1024); cc=range(dd$x)
# Powyzsze instrukcje sa potrzebne, aby gestosc dla chorych i zdrowych
# zostala policzona na tej samej siatce x-ow.
ddY=density(xY,from=cc[1],to=cc[2],n=1024);
ddN=density(xN,from=cc[1],to=cc[2],n=1024);

# Konwersje wykresu do przenośnych formatow tekstowo-graficznych
#postscript("density.eps", onefile=FALSE, horizontal=FALSE, pointsize=10)
#pdf("density.pdf", onefile=FALSE, horizontal=FALSE, pointsize=10)
matplot(dd$x, cbind(ddY$y,ddN$y), xlab="glukoza", ylab="gestosc p-stwa",
                                  lty=1, type="l")
legend(150,0.015, c("chore","zdrowe"), col=1:2, lty=1)
# Funkcja konczaca eksport rysunku
#graphics.off()