Gráficos de histórico e densidade no R

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)Tecnologia

# Colored Histogram with Different Number of Bins
hist(mtcars$mpg, breaks=12, col="red")Tecnologia

# 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)Tecnologia

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 resultsTecnologia

# Filled Density Plot
d <- density(mtcars$mpg)
plot(d, main="Kernel Density of Miles Per Gallon")
polygon(d, col="red", border="blue")Tecnologia

Comparação de grupos Densidade do núcleo VIA

A função sm.density.compare( ) do pacote sm</a ></strong > permite que você sobreponha os gráficos de densidade do núcleo de dois ou mais grupos. O formato é sm.density.compare(x , factor), em que x é um vetor numérico e factor é a variável de agrupamento.

# Compare MPG distributions for cars with
#
4,6, or 8 cylinders
library(sm)
attach(mtcars)

# create value labels
cyl.f <- factor(cyl, levels= c(4,6,8),
  labels = c("4 cylinder", "6 cylinder", "8 cylinder"))

# plot densities
sm.density.compare(mpg, cyl, xlab="Miles Per Gallon")
title(main="MPG Distribution by Car Cylinders")

# add legend via mouse click
colfill<-c(2:(2+length(levels(cyl.f))))
legend(locator(1), levels(cyl.f), fill=colfill)Tecnologia