Làm thế nào để sử dụng tần số hoặc mật độ với dữ liệu của bạn trong R - núm vú

Bằng cách chia nhỏ dữ liệu của bạn trong khoảng R, bạn vẫn mất một số thông tin. Tuy nhiên, cách hoàn chỉnh nhất để mô tả dữ liệu của bạn là bằng cách ước tính mật độ xác suất mật độ xác suất (PDF) hoặc của biến của bạn. Nếu khái niệm này không quen thuộc với bạn, đừng lo lắng. Chỉ cần nhớ rằng mật độ tỷ lệ thuận với cơ hội bất kỳ giá trị nào trong dữ liệu của bạn xấp xỉ bằng giá trị đó. Trên thực tế, đối với biểu đồ, mật độ được tính từ số đếm, do đó sự khác biệt duy nhất giữa biểu đồ có tần số và mật độ với mật độ là khoảng

y -axis. Đối với phần còn lại, chúng trông giống hệt nhau.

Làm thế nào để tạo một ô mật độ

Bạn có thể ước lượng hàm mật độ của một biến sử dụng hàm density (). Đầu ra của chính hàm này không cho bạn biết nhiều, nhưng bạn có thể dễ dàng sử dụng nó trong cốt truyện. Ví dụ, bạn có thể lấy mật độ của mage biến mage như sau: >> mpgdens <- density (cars $ mpg)

Đối tượng bạn nhận được theo cách này là một danh sách chứa rất nhiều thông tin bạn không thực sự cần phải nhìn vào. Nhưng danh sách đó làm cho việc vẽ ra mật độ dễ dàng như nói rằng "âm mưu mật độ":

 >> plot (mpgdens)

Cốt truyện trông hơi thô trên các cạnh, nhưng điều quan trọng là xem dữ liệu của bạn xuất hiện như thế nào. Đối tượng mật độ được vẽ như một đường thẳng, với giá trị thực tế của dữ liệu của bạn trên

x

-axis và mật độ trên

y -axis. Đối tượng mpgdens list chứa - trong số những thứ khác - một phần tử gọi là x và một cái gọi là y. Chúng đại diện cho x - và

y -đồng nghiệp để vẽ mật độ. Khi R tính mật độ, mật độ () chia tách dữ liệu của bạn thành một số khoảng nhỏ và tính mật độ cho điểm giữa của mỗi khoảng. Các điểm giữa là các giá trị cho x, và mật độ tính được là các giá trị cho y.

Làm thế nào để âm mưu mật độ trong một biểu đồ Hãy nhớ rằng hàm hist () trả về các giá trị cho mỗi khoảng thời gian. Bây giờ cơ hội mà một giá trị nằm trong một khoảng thời gian nhất định là tỷ lệ thuận với số lượng. Bạn càng có nhiều giá trị trong khoảng thời gian nhất định thì cơ hội mà bất kỳ giá trị nào bạn chọn đều nằm trong khoảng thời gian đó.

Vì vậy, thay vì vẽ biểu đồ trong biểu đồ, bạn cũng có thể vẽ lại mật độ. R làm tất cả các tính toán cho bạn - điều duy nhất bạn cần làm là đặt đối số freq của hist () thành FALSE, như sau: >> hist (cars $ mpg, col = "gray", freq = FALSE)

Bây giờ âm mưu sẽ giống hệt như trước; chỉ có các giá trị trên

y

-axis là khác nhau.Quy mô trên

y

-axis được đặt theo cách mà bạn có thể thêm các mật độ cốt truyện qua biểu đồ. Cho rằng, bạn sử dụng các dòng () chức năng với các đối tượng mật độ như là đối số. Vì vậy, bạn có thể, ví dụ, tưởng tượng lên biểu đồ trước đó một chút nữa bằng cách thêm mật độ ước tính bằng mã sau ngay sau lệnh trước đó: dòng (mpgdens) Bạn thấy kết quả của hai lệnh này ở phía bên phải. Hãy nhớ rằng các dòng () sử dụng các phần tử x và y từ đối tượng mật độ mpgdens để vẽ dòng.