Diogo, Você vai ter que multiplicar a função densidade da normal pela área do histograma. Segue o código para você juntar as partes. # dados res <- c(rnorm(1000, 20, 2), rnorm(1000, 15, 1.5), rnorm(1000, 25, 2.5), rnorm(1000, 25, 2.5)) # fatores fac <- factor(gl(4, 1000, labels = c("F1", "F2", "F3", "F4"))) library(lattice) histogram(~res | fac, xlab = "Resultado", ylab = "Frequência", type = "density", layout = c(1, 4), endpoints = c(0, 40), nint = 30, scales = list(x = list(at = c(0, 10, 20, 30, 40))), panel = function(x, ...) { panel.histogram(x, col = rgb(62, 88, 172, max = 255), ...) panel.mathdensity(n = 301, dmath = dnorm, args = list(mean = mean(x), sd = sd(x)), ..., col = rgb(13, 141, 70, max = 255), lwd = 2) }) # Fazendo usando a hist(). y <- rnorm(100) ht <- hist(y, breaks = seq(-5, 5, by = 0.5)) # Área do histograma. a <- sum(diff(ht$breaks) * ht$counts) a plot(ht) curve(a * dnorm(x, mean(y), sd(y)), add = TRUE, col = 2) À diposição. Walmes. ​