R语言绘制二项分布图，并着不同颜色6

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分类专栏： 可视化 r语言可视化 文章标签： r语言 开发语言
于 2022-11-12 08:21:25 首次发布
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# 创建一个0到60的数组间隔为1
x <- seq(0,60,by = 1)

# 分别求出实现实验成功从0到60次的概率
y <- dbinom(x,60,0.5)

#画出二项分布的图像
barplot(y,col="pink",border="white")

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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前期回顾一、例1：二项分布的成功概率二、例2：男孩的出生率θ\thetaθ是否超过了0.5？三、后验分布密度函数曲线 前期回顾 贝叶斯统计R语言操作1——共轭先验分布 一、例1：二项分布的成功概率 1. 设事件A的概率为θ\thetaθ，即P(A)=θP(A)=\thetaP(A)=θ.为估计θ\thetaθ进行了nnn次独立观察，A发生的次数为XXX，XXX服从二项分布b(n,θ)b(n,\theta)b(n,θ):p(x∣θ
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R语言作为一种强大的统计分析工具，在数据可视化方面也拥有出色的能力。其中绘制区域分布图是一种非常直观的方式用于展示地理空间内的数值变化情况。 ### 使用`ggplot2`包绘制区域分布图 在R中，可以利用流行的绘图库 `ggplot2` 结合地图数据集来创建美观且信息丰富的区域分布图。以下是简化的步骤： 1. **准备环境**：首先需要安装并加载必要的软件包如 `ggplot2`, `sf` 或者 `sp`. ```r install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ``` 2. **获取地图边界文件**：通常是从网络上下载shapefile格式的地图边界文件，并通过 `read_sf()` 函数读入到R环境中。 3. **合并数据**：将你的统计数据与地图边界匹配起来，这一步取决于你所拥有的地区标识符是否能直接关联到地图的ID字段上。 4. **绘制图形** - 创建基础地图层； - 添加颜色映射规则以反映各地区的属性值差异； - 调整其他视觉元素，比如标题、坐标轴标签等； 5. **保存图片**：最后别忘了导出生成的地图图像作为报告的一部分或其他用途。 这里是一个简单的例子演示如何基于预设的数据框制作一张中国省级行政区划的颜色编码热力图: ```r library(sf) # 加载 sf 包处理矢量空间数据 # 假定已有名为 china_map 的 spatial dataframe 和 province_data 数据框包含省份名及对应指标列 value. china_map <- st_read(dsn = "path/to/china-shapefiles", layer="CHN_adm1") merged_data <- merge(china_map, province_data, by.x="NAME_1",by.y="province") p <- ggplot(data= merged_data)+ geom_sf(aes(fill=value))+ scale_fill_gradient(low="white", high="red")+ # 根据实际需求调整配色方案 theme_minimal() + labs(title ="Chinese Provinces Distribution Map", fill ="Value") print(p) ``` 请注意上述代码只是提供了一个基本框架，你需要根据具体情况对路径、变量名称以及样式设置做出相应修改。 --
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