R语言绘图:密度图

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本文介绍了如何使用R语言生成密度图以展示连续变量的分布。通过示例代码,详细展示了如何计算核密度估计并绘制图形,包括设置标题、标签以及添加直方图。密度图的高峰和低谷有助于理解数据的密度分布情况。

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R语言绘图:密度图

密度图是一种常用的数据可视化工具,用于显示连续变量的分布情况。它通过在变量值上绘制核密度估计曲线来展示数据的相对频率分布。在本文中,我们将使用R语言来创建一个密度图,并解释如何解读和定制该图。

首先,我们需要准备一些示例数据来绘制密度图。假设我们有一个数值向量data,其中包含了一组观测值。下面是一个简单的示例:

# 创建示例数据
data <- c(3.1, 4.2, 2.8, 3.5, 3.9, 4.1, 3.7, 2.9, 3.6, 3.3, 3.8, 4.3)

接下来,我们使用R的内置函数density()来计算数据的核密度估计值。然后,我们可以使用plot()函数来创建密度图,并添加适当的标签和标题。以下是完整的代码:

# 创建示例数据
data <- c(3.1, 4.2, 2.8, 3.5, 3.9, 4.1, 3.7, 2.9, 3.6, 3.3, 3.8, 4.3)

# 计算核密度估计
density <- density(data)

# 创建密度图
plot(density, main = "数据密度图", xlab = "数值", ylab = "密度", xlim = c(min(data), max(data)))

# 添加直方图
hist(data, freq = FALSE, add = TRUE, col = "lightgray")

# 添加数据点
rug(data)
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