可以用内置的graphic包来画,就是plot()和curve()
也可以用ggplot2来画,后者更灵活。
graphic
# 先生成一组随机数x <- rnorm(2000)
# 画频率直方图, 分30个bin
hist(x, freq = F, breaks = 30)
# 再画概率分布曲线
lines(density(x, bw=.5), col="red", lwd=2)
2. ggplot2
# 准备工作, 把x设成一个数据集library(ggplot2)
data <- data.frame(x = x)
# 生成底层和直方图,概率线的图层
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = ..density..))
p <- p + geom_histogram(fill = "navy")
p <- p + geom_density(colour = "green")
p
画出来风格不太一样,看你口味了
直方图(Histogram),又称质量分布图,是一种统计报告图,由一系列高度不等的纵向条纹或线段组成,表示数据分布的情况。 一般用横轴(X轴)表示数据类型,纵轴(Y轴)表示分布(相应值的频数)情况。绘制直方图,首先要对数据进行分组,然后统计每个分组内数据元的数量。 在平面直角坐标系中,横轴标出每个组的端点,纵轴表示频数,每个矩形的高代表对应的频数,称这样的统计图为频数分布直方图。一般要了解以下几个名词的概念:
组数:统计数据时,把数据按照不同的范围分成几个组,分成组的个数称为组数;
组距:每一组两个端点的差;
频数:分组内的数据元的数量除以组距;
1、显示各组频数或者数量分布情况;
2、显示各组间频数或数量的差异;
可以利用hist()函数进行绘制:
[1] Robert I. Kabacoff (著). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.
[2] https://www.cnblogs.com/xudongliang/p/6913363.html
[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/259835459
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