70 第五章 图库 1 > par(mar = c(2, 2.5, 0.2, 0.1)) 2 > x = rnorm(150) 3 > y = rnorm(50, 0.5) 4 > boxplot(list(x, y), names = c("x", "y"), col = 2:3, 5 + horizontal = TRUE, notch = TRUE, varwidth = TRUE) 6 > wilcox.test(x, y) Wilcoxon rank sum test with continuity correction data: x and y W = 2579, p-value = 0.0009585 alternative hypothesis: true location shift is not equal to 0 x y -2 -1 0 1 2 3 图 5.6: 箱线图的凹槽与统计推断:从凹槽不交叠的情况来看,两样本中位 数有显著差异。 2 > summary(insects.aov) Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F) spray 5 2669 534 34.7
5.4 条形图 71 表明了两组数据的中位数有显著差异,Wilcoxon秩和检验也证实了这一结 论。此外,该图还使用了varwidth参数以表明两组数据样本量的大小不同。 5.4 条形图 如同前面1.5节中曾经提到的,条形图目前是各种统计图形中应用最广 泛的,但条形图所能展示的统计量比较贫乏:它只能以矩形条的长度展示 原始数值,对数据没有任何概括或推断。 R中条形图的函数为barplot(),用法如下: 1 > usage(barplot, "default", 0.75) barplot(height, width = 1, space = NULL, names.arg = NULL, legend.text = NULL, beside = FALSE, horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = par("fg"), main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, xlim = NULL, ylim = NULL, xpd = TRUE, log = "", axes = TRUE, axisnames = TRUE, cex.axis = par("cex.axis"), cex.names = par("cex.axis"), inside = TRUE, plot = TRUE, axis.lty = 0, offset = 0, add = FALSE, args.legend = NULL, ...) 条形图的主要参数是height,它指定了长条的长度,这个参数可以接受 一个数值向量或者一个数值矩阵作为参数,前者容易理解,后者稍有些复 杂,当传入一个矩阵时,条形图针对矩阵的每一列画图,若beside为FALSE, 则矩阵每一列占据一条的位置,该条由若干矩形堆砌而成,这些矩形的长 度对应着矩阵的行数据,若beside为TRUE,这些矩形则并排排列而非堆砌; width可以设置条的宽度;space用以设置条之间的间距;names.arg为条形 图的标签,即每一条的名称;legend.text参数在height为矩阵时比较有用, 可以用来添加图例;horiz用以设置条形图的方向(水平或垂直);density、 angle等参数可以参考矩形的章节(4.4节);plot为逻辑值,决定是否将条形 图添加到现有图形上。 图5.7展示了参数beside和legend.text(下图)的效果。该图以1940年弗 吉尼亚州分年龄组、分地区和分性别死亡率数据VADeaths为基础,展示了 各组之间死亡率的差异,其中堆砌的条形图容易比较各年龄组总死亡率的 大小,显然年龄越高死亡率越大,而并列的条形图容易比较组内的城乡和 性别差异,一般说来,男性死亡率高于女性,农村男性死亡率低于城市男
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现代统计图形 谢益辉 2010
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• 自由软件用户往往有某
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5.25 向日葵散点图 . . . . . .
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5.4 泊松分布随机数茎叶图
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表格 5.1 二维列联表的经典
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序言 代序一 代序二 作者
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Coefficients: Estimate Std. Error t
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2 第一章 历史 图 1.1: Playfai
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4 第一章 历史 吸到了“瘴
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6 第一章 历史 图 1.4: 南丁
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8 第一章 历史 图 1.5: Minard
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12 第二章 工具 大小,如条
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- Page 113 and 114: 5.13 四瓣图 93 表 5.1: 二维
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- Page 117 and 118: 5.14 颜色图 97 1 > par(mar = rep
- Page 119 and 120: 5.15 矩阵图 99 1 > sines = outer
- Page 121 and 122: 5.16 马赛克图 101 1 > ftable(Ti
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- Page 127 and 128: 5.18 三维透视图 107 Sinc( r )
- Page 129 and 130: 5.19 因素效应图 109 1 > plot.d
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5.25 向日葵散点图 121 1 > sun
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5.26 符号图 123 1 > par(mar = c(
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5.27 饼图 125 增长率 总人口
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132 第五章 图库 信用风险
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