2.3常用的离散型分布退化分布若随机变量\(X\)满足\[P\{X=a\}=1\]则称\(X\)服从\(a\)处的退化分布，这种情况下，随机变量退化成了一个确定的常数。两点分布定义若随机变量\(X\)只有两个可能取值，设其分布为\[P\{X=x_1\}=p,\quadP\{X=x_2\}=1-p,\quad0则称\(X\)服从\(x_1,x_2\)处参数为\(p\)的两点分布。如果\(x_1=1,x_2=0\)，则称为0-1分布或伯努利分布，也称\(X\)为伯努利随机变量。性质当\(x_1=1,x_2=0\)时，有\(EX=p,\quadDX=p(1-p)=pq\)，其中\(q=1-p\).两

2.3常用的离散型分布退化分布若随机变量\(X\)满足\[P\{X=a\}=1\]则称\(X\)服从\(a\)处的退化分布，这种情况下，随机变量退化成了一个确定的常数。两点分布定义若随机变量\(X\)只有两个可能取值，设其分布为\[P\{X=x_1\}=p,\quadP\{X=x_2\}=1-p,\quad0则称\(X\)服从\(x_1,x_2\)处参数为\(p\)的两点分布。如果\(x_1=1,x_2=0\)，则称为0-1分布或伯努利分布，也称\(X\)为伯努利随机变量。性质当\(x_1=1,x_2=0\)时，有\(EX=p,\quadDX=p(1-p)=pq\)，其中\(q=1-p\).两

ggplot2combinecontinousvariableanddiscretevariableingeom_raster我有一个包含两种元素的100x100矩阵。第一种是介于0和100之间的连续变量(实际上在程序中是离散的，但它们代表的是连续的，因此应该具有连续缩放的图例)，另一种类型是具有三个可能值(-1、-2、-3)。我在这个问题中使用了这个矩阵。目标是制作连续变量的热图，同时区分具有离散负值的区域。目前，我正在使用带有geom_raster的ggplot(请参阅此问题底部的代码片段)来绘制以下热图。但是，顶部和右侧的均匀灰色区域由负离散值组成，并且应该具有与图表其他部分不同的颜色/

ggplot2combinecontinousvariableanddiscretevariableingeom_raster我有一个包含两种元素的100x100矩阵。第一种是介于0和100之间的连续变量(实际上在程序中是离散的，但它们代表的是连续的，因此应该具有连续缩放的图例)，另一种类型是具有三个可能值(-1、-2、-3)。我在这个问题中使用了这个矩阵。目标是制作连续变量的热图，同时区分具有离散负值的区域。目前，我正在使用带有geom_raster的ggplot(请参阅此问题底部的代码片段)来绘制以下热图。但是，顶部和右侧的均匀灰色区域由负离散值组成，并且应该具有与图表其他部分不同的颜色/