【文章內(nèi)容簡介】 直方圖下的面積之和等于 1? 某電腦公司銷售量分布的直方圖 190 200 180 160 170 頻 數(shù) (天 ) 25 20 15 10 5 30 220 230 240 例 4 對公司雇員數(shù)據(jù)，做出工資數(shù)據(jù)直方圖。 ? hist(Edata$SALARY) ? hist(Edata$SALARY,labels = T) H i s t o g r a m o f E d a t a $ S A L A R YE d a ta $ S A L A R YFrequency20200 40000 60000 80000 100000 140000050100150200H i s t o g r a m o f E d a t a $ S A L A R YE d a ta $ S A L A R YFrequency20200 40000 60000 80000 100000 14000005010015020033230107332622104521 0 1分組數(shù)據(jù) —直方圖 (直方圖與條形圖的區(qū)別 ) 1. 條形圖是用條形的長度 (橫置時 )表示各類別頻數(shù)的多少 ， 其寬度 (表示類別 )則是固定的 2. 直方圖是用面積表示各組頻數(shù)的多少 ， 矩形的高度表示每一組的頻數(shù)或百分比 ， 寬度則表示各組的組距 ， 其高度與寬度均有意義 3. 直方圖的各矩形通常是連續(xù)排列 ， 條形圖則是分開排列 4. 條形圖主要用于展示分類數(shù)據(jù) ， 直方圖則主要用于展示數(shù)值型數(shù)據(jù) 分組數(shù)據(jù) —折線圖 (frequency polygon) 1. 折線圖也稱頻數(shù)多邊形圖 2. 是在直方圖的基礎上 ， 把直方圖頂部的中點 (組中值 )用直線連接起來 ， 再把原來的直方圖抹掉 3. 折線圖的兩個終點要與橫軸相交 ， 具體的做法是 – 第一個矩形的頂部中點通過豎邊中點 （ 即該組頻數(shù)一半的位置 ） 連接到橫軸 ， 最后一個矩形頂部中點與其豎邊中點連接到橫軸 – 折線圖下所圍成的面積與直方圖的面積相等 ， 二者所表示的頻數(shù)分布是一致的 分組數(shù)據(jù)的圖示 (折線圖的繪制 ) 折線圖與直方圖 下的面積相等！ 140 150 210 某電腦公司銷售量分布的折線圖 190 200 180 160 170 220 230 240 頻 數(shù) (天 ) 25 20 15 10 5 30 未分組數(shù)據(jù) —莖葉圖 (stemandleaf display) 1. 用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布 2. 由 “ 莖 ” 和 “ 葉 ” 兩部分構成 ， 其圖形是由數(shù)字組成的 3. 以該組數(shù)據(jù)的高位數(shù)值作樹莖 ， 低位數(shù)字作樹葉 4. 樹葉上只保留一位數(shù)字 5. 對于 n(20? n ?300)個數(shù)據(jù) ， 莖葉圖最大行數(shù)不超過 ? L = [ 10 lg(n) ] ? 6. 莖葉圖類似于橫置的直方圖 ， 但又有區(qū)別 ? 直方圖可觀察一組數(shù)據(jù)的分布狀況 ， 但沒有給出具體的數(shù)值 ? 莖葉圖既能給出數(shù)據(jù)的分布狀況 ， 又能給出每一個原始數(shù)值 ， 保留了原始數(shù)據(jù)的信息 未分組數(shù)據(jù) —莖葉圖 (例題分析 ) 未分組數(shù)據(jù) —莖葉圖 (擴展的莖葉圖 ) 未分組數(shù)據(jù) —箱線圖 (box plot) 1. 用于顯示未分組的原始數(shù)據(jù)的分布 2. 箱線圖由一組數(shù)據(jù)的 5個特征值繪制而成 ， 它由一個箱子和兩條線段組成 3. 其繪制方法是： – 首先找出一組數(shù)據(jù)的 5個特征值 ， 即 最大值 、 最小值 、 中位數(shù) Me 和兩個 四分位數(shù) (下四分位數(shù) QL和上四分位數(shù) QU） – 連接兩個四分 （ 位 ） 數(shù)畫出箱子 ， 再將兩個極值點與箱子相連接 未分組數(shù)據(jù) —單批數(shù)據(jù)箱線圖 (箱線圖的構成 ) 中位數(shù) 4 6 8 10 12 Q U Q L X 最大值 X 最小值 簡單箱線圖 未分組數(shù)據(jù) —單批數(shù)據(jù)箱線圖 (例題分析 ) 最小值 141 最大值 237 中位數(shù) 182 下四分位數(shù) 上四分位數(shù) 197 140 150 160 170 180 190 200 210 220 230 240 某電腦公司銷售量數(shù)據(jù)的箱線圖 分布的形狀與箱線圖 對稱分布 Q L 中位數(shù) Q U 左偏分布 Q L 中位數(shù) Q U 右偏分布 Q L 中位數(shù) Q U 不同分布的箱線圖 例 5 對公司雇員數(shù)據(jù)，做出工資數(shù)據(jù)箱線圖。 ? boxplot(Edata$SALARY, data = Edata, col = lightgray)。 20200400006000080000120200未分組數(shù)據(jù) —多批數(shù)據(jù)箱線圖 (例題分析 ) 【 例 】 從某大學經(jīng)濟管理專業(yè)二年級學生中隨機抽取 11人 ， 對 8門主要課程的考試成績進行調(diào)查， 所得結果如表 。 試繪制各科考試成績的批比較箱線圖， 并分析各科考試成績的分布特征 11名學生各科的考試成績數(shù)據(jù) 課程名稱 學生編號 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 英語 經(jīng)濟數(shù)學 西方經(jīng)濟學 市場營銷學 財務管理 基礎會計學 統(tǒng)計學 計算機應用基礎 76 65 93 74 68 70 55 85 90 95 81 87 75 73 91 78 97 51 76 85 70 92 68 81 71 74 88 69 84 65 73 95 70 78 66 90 73 78 84 70 93 63 79 80 60 87 81 67 86 91 83 77 76 90 70 82 83 82 92 84 81 70 69 72 78 75 78 91 88 66 94 80 85 71 86 74 68 79 62 81 81 55 78 70 75 68 71 77 未分組數(shù)據(jù) —多批數(shù)據(jù)箱線圖 (例題分析 ) 8門課程考試成績的箱線圖 M i n M a x2 5 % 7 5 %M e d i a n v a l u e455565758595105英語經(jīng)濟數(shù)學西方經(jīng)濟學 市場營銷學財務管理基礎會計學統(tǒng)計學計算機應用基礎11名學生 8門課程考試成績的箱線圖 MinMax 25%75% Median value 45 55 65 75 85 95 105 學生 1 學生 2 學生 3 學生 4 學生 5 學生 6 學生 7 學生 8 學生 9 學生 10 學生 11 未分組數(shù)據(jù) —多批數(shù)據(jù)箱線圖 (例題分析 ) 例 6 對某公司雇員數(shù)據(jù)，分析性別與工作類型、 性別與是否少數(shù)民族的特征，作出交叉頻數(shù)分布表。 ? ftable(Edata[c(39。GENDER39。,39。JOBCAT39。)]) JOBCAT 經(jīng)理 保管員 服務員 GENDER f 10 0 206 m 74 27 157 ? ftable(Edata[c(39。GENDER39。,39。MINORITY39。)]) MINORITY Yes No GENDER f 40 176 m 64 194 例 7 對某公司雇員數(shù)據(jù)，分析不同性別、工作類型、少數(shù)民族的收入差異， 作出多批數(shù)據(jù)箱線圖 。 ? boxplot(Edata$SALARY~Edata$GENDER, data = Edata, col = lightgray)。 ? boxplot(Edata$SALARY~Edata$JOBCAT, data = Edata, col = lightgray)。 ? boxplot(Edata$SALARY~Edata$MINORITY, data = Edata, col = lightgray)。 f m20200400006000080000120200Y e s No20200400006000080000120200例 8 對某公司雇員數(shù)據(jù)，分析不同性別、工作類型之間的收入差異， 作出多批數(shù)據(jù)箱線圖 。 ? boxplot(split(Edata$SALARY,list(Edata$JOBCAT,Edata$GENDER)),col = lightgray)。 ? boxplot(split(Edata$SALARY,list(Edata$GENDER,Edata$JOBCAT)),col = lightgray)。 ? 不同性別在不同工作類型上的當前工資比較。與工資增長率不同，性別差異在工資水平上的差異十分明顯，男性的工資水平無論在 Clerical還是Manager上都比女性的平均工資水平高。 ? split package:base R Documentation Divide into Groups ? Description: 39。split39。 divides the data in the vector 39。x39。 into the groups defined by 39。f39。. The assignment forms replace values corresponding to such a division. Unsplit reverses the effect of 39。split39。. ? Usage: split(x, f, drop = FALSE, ...) split(x, f, drop = FALSE, ...) value unsplit(value, f, drop = FALSE) ? Arguments: x: vector or data frame containing values to be divided into groups. ? f: a factor in the sense that 39。(f)39。 defines the grouping, or a list of such factors in which case their interaction is used for the grouping. drop: logical indicating if levels that do not occur should be dropped (if 39。f39。 is a 39。factor39。 or a list). value: a list of vectors or data frames patible with a splitting of 39。x39。. Recycling applies if the lengths do not match. ...: further potential arguments passed to methods. ? Details: 39。split39。 and 39。split39。 are generic functions with default and 39。39。 methods. 39。f39。 is recycled as necessary and if the length of 39。x39。 is not a multiple of the length of 39。f39。 a warning is printed. 39。unsplit39。 works only with lists of vectors. The data frame method can also be used to split a matrix into a list of mat