Você pode criar histogramas com a função hist(x</em>) em que x é um vetor numérico de valores a serem plotados. A opção freq=FALSE representa densidades de probabilidade em vez de frequências. A opção breaks= controla o número de compartimentos.
# Simple Histogram
hist(mtcars$mpg)
# Colored Histogram with Different Number of Bins
hist(mtcars$mpg, breaks=12, col="red")
# Add a Normal Curve (Thanks to Peter Dalgaard)
x <- mtcars$mpg
h<-hist(x, breaks=10, col="red", xlab="Miles Per Gallon",
main="Histogram with Normal Curve")
xfit<-seq(min(x),max(x),length=40)
yfit<-dnorm(xfit,mean=mean(x),sd=sd(x))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*length(x)
lines(xfit, yfit, col="blue", lwd=2)
Os histogramas podem ser um método ruim para determinar a forma de uma distribuição, pois são muito afetados pelo número de compartimentos usados.
Gráficos de densidade de kernel
Os gráficos de densidade interna geralmente são uma maneira muito mais eficaz de visualizar a distribuição de uma variável. Crie o gráfico usando plot(density(x)), em que x é um vetor numérico.
# Kernel Density Plot
d <- density(mtcars$mpg) # returns the density data
plot(d) # plots the results
# Filled Density Plot
d <- density(mtcars$mpg)
plot(d, main="Kernel Density of Miles Per Gallon")
polygon(d, col="red", border="blue")