統(tǒng)計(jì)軟件介紹以及r語言數(shù)學(xué)建模實(shí)例-全文預(yù)覽
【正文】 例 text(1,paste(x12[2],%,sep=),col=1,cex=) x2c(datasetsex$y2020[1],datasetsex$y2020[2]) pie(x2,labels=c(male,female),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255), rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main=2020,cex=) x22=round(100*x2/sum(x2),digits=2) text(1,paste(x22[1],%,sep=),col=1,cex=) text(1,paste(x22[2],%,sep=),col=1,cex=) x3c(datasetsex$y2020[1],datasetsex$y2020[2]) pie(x3,labels=c(male,female),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255), rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main=2020,cex=) x32=round(100*x3/sum(x3),digits=2) text(1,paste(x32[1],%,sep=),col=1,cex=) text(1,paste(x32[2],%,sep=),col=1,cex=) x4c(datasetsex$y2020[1],datasetsex$y2020[2]) pie(x4,labels=c(male,female),col=c(rgb(120/255,0/255,190/255), rgb(0/255,70/255,190/255),rgb(0/255,190/255,120/255)),main=2020,cex=) x42=round(100*x4/sum(x4),digits=2) text(1,paste(x42[1],%,sep=),col=1,cex=) text(1,paste(x42[2],%,sep=),col=1,cex=) 分別作出 4年的性別餅圖 m a lef e m a le20205 5 . 2 5 %4 4 . 7 5 %m a lef e m a le20205 4 . 0 9 %4 5 . 9 1 %m a lef e m a le20205 3 . 4 1 %4 6 . 5 9 %m a lef e m a le20205 3 . 7 %4 6 . 3 %由上圖可以看出各年男性和女性發(fā)病人數(shù)的比例基本上是維持不變的，而且男性發(fā)病人數(shù)比女性發(fā)病人數(shù)高。而 44歲以下和 90歲以上的人當(dāng)中發(fā)病人數(shù)占很小的比例。 3．發(fā)病人數(shù)與職業(yè)關(guān)系的條形圖 datasetoccupation() par(mfrow=c(2,1)) 并列圖，上下并列排列 dataset2020(clipboard) barplot(t(dataset2020),col=blue,main=2020)
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