#R语言# 描述统计&简单做图

预处理 caff.marital<-matrix(c(625,1537,598,242,36,46,38,21,218,327,106,67),nrow = 3,byrow = T)#生成表格，需要一个作为单独向量的表格值的变量 colnames(caff.marital)<-c("0","1-150","151-300",">300")#表格列名称命名 rownames(caf...

本篇文章详细介绍了R语言中与数据分析相关的统计绘图函数及相应的代码实现。

###################################计算基本描述统计量 ##读取学生成绩数据 ReportCard fix(ReportCard) attach是将数据添加上内存中，一般用于数据框，添加之后就可以直接提取数据框的，否则用 $ 访问 ，但是一般用完都会detach()删除掉。 ##计算政治课程的描述统计量A attach(ReportCard)

#read csv specie28=read.csv(file="filename.csv") #read txt specie28=read.table("filename.txt", head=TRUE, sep=",") #one attribute of specie28 height=specie28$HEIGHT DBH=specie28$DBH #mean of height 均...

4.4分组数据作图 4.4.1直方图 library(ISwR) attach(energy) #将expend变量根据stature因子的值分割成两个向量 expend.lean<-expend[stature=="lean"] expend.obese<-expend[stature=="obese"] par(mfrow=c(2,1))#按行绘制2*1图 hist(expend....

《金融数据挖掘案例分析》 课程设计报告题 目： 基于关联规则与聚类分析的消费行为统计 学生姓名： 序号： 学生姓名： 序号： 学生姓名： 序号： 学生姓名： 序号： 指导教师：信息工程与计算机学院 2020年06月3日基于关联规则的消费行为统计 摘 要：“双十一”购物狂欢节现已成中国电子商务的年度盛典，随着电子商务平台的逐渐兴起，平台的竞争也越来越强，为了更好地提高平台和商家利润，我们决定研究围绕平台和购物者的数据集。我们

通过以上代码，我们可以使用R语言绘制出具有科学论文风格的统计直方图和核密度估计图请注意，我提供的代码示例仅用于演示如何使用R语言绘制科学论文风格的统计直方图和核密度估计图。在科学研究中，数据可视化是一种重要的手段，用于展示数据的分布和趋势。运行以上代码，我们将得到一个具有科学论文风格的核密度估计图，其中x轴表示血压值，y轴表示密度，图表的标题为"血压分布的核密度估计图"。运行以上代码，我们将得到一个具有科学论文风格的统计直方图，其中x轴表示血压值，y轴表示频数，图表的标题为"血压分布的统计直方图"。

直方图 单个直方图： mycol <- c("#377EB8","#FF7F00","#4DAF4A") #定义颜色变量 p0 <- ggplot(data=dt1,aes(x=index1))+ geom_histogram(fill = mycol[1],posit

R语言小白学习笔记4—统计图笔记链接学习笔记4—统计图4.1 基础统计图4.1.1基础直方图4.1.2基础散点图4.1.3箱线图4.2 ggplot24.2.1 ggplot2:直方图和核密度曲线4.2.2 ggplot2:散点图4.2.3：箱线图和小提琴图4.2.4 ggplot2:曲线图4.2.5主题 笔记链接 学习笔记1—R语言基础. 学习笔记2—高级数据结构. 学习笔记3—R语言读取数据. 学习笔记4—统计图 数据分析的难点之一是数据可视化，R语言的基础安装包和插件包（如lattice和ggplot

Python 基本数据类型一.数字型：int 整型 一般用来标识 人数，年龄等long 长整型 在python2中会存在长整型，而python3中是没有长整型的float 浮点型 一般用来标识薪资，身高等id相等，其值一定是相等的。id不同，其值也可能相等。二.字符串：单引号或双引号或三引号来表示字符串：name = 'andy'name1= '' ken''name2= '''jaso...

R语言入门系列课程（6） 前面已将R语言的基础全部交给大家了，这两节将教大家用R语言进行数据分析的基础。 数据读入（数据源包括txt文件、Excel文件、MySLQ数据库、MongoDB数据库）、数据写出（包括将数据写入txt文件、Excel文件、MySLQ数据库、MongoDB数据库）、描述性统计分析（summery、describe、一维列联表、二维列联表）以及数据分布初探（直方图**hist**、条形图**barplot**、堆叠条形图**boxplot**、饼图**pie**、箱线图**b

实验目的： 掌握定量数据的描述性统计分析中常用的指标 集中趋势：众数、中位数median()、四分位数、百分位数quantile()、（加权）平均数（weigthted.）mean() 分散程度：极差range()、半极差、方差var()、标准差sd()、变异系数、标准误 分布形态：偏度系数、峰度系数 掌握R语言绘直方图、茎叶图和箱线图的方法。

R语言绘图之小提琴图绘制

在当今数字化时代，数据已经成为企业成功的关键。而在数据的海洋中，统计分析是我们的指南针，为我们指引正确的方向。而今天，我们将聚焦于统计分析的一个重要领域：线性回归分析。线性回归不仅是理解数据关系的有力工具，更是洞察数据背后故事的窗口。让我们一起探索线性回归的奥秘，揭开数据之谜！

psych包也有一个名为describe()的函数，它可以计算非缺失值的数量、平均数、标准差、中位数、截尾平均数、绝对中位数、最小值、最大值、值域、偏度、峰度和平均值的标准误。Hmisc包中的describe()函数可返回变量和观测的数值、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及5个最大的值和5个最小的值。在~左侧的变量为需要统计分析的数值型变量，而~右侧的变量是类别型的分组变量。首次使用前需要先行安装。若basic=TRUE，则计算其中所有值、空值、缺失值的数量，以及最小值、最大值、值域，还有总和。

小提琴图 (Violin Plot) 用于显示数据分布及其概率密度。 这种图表结合了箱形图和密度图的特征，主要用来显示数据的分布形状。而小提琴图中间的黑色粗条表示四分位数范围，从其延伸的幼细黑线代表 95% 置信区间，中间的点则为中位数。长话短说，下面就来画一画简单的小提琴图吧~ 代码如下： 1.下载并导入vioplot包 BiocManager::install("vioplot") 2.使用随机数据 C2 <- rnorm(10, 1, 30) C3 <- rnorm(10, 0, 10)

柱状图和箱线图的代码能理解了其实发现好多作图都是可以触类旁通的，小提琴图作为科研结果常用展示图也不可或缺，用ggplot或者vioplot。