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REPRESENTATIONS GRAPHIQUES SOUS R HISTOGRAMMES Séverine ZIRAH package 'ade4' was built under R version 2 3 1 > data(aviurba) Diagramme en bâton



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Séance 02: Représentations graphiques Table des matières 1 Introduction 1 2 Diagrammes à secteurs circulaires 1 3 Diagrammes en bâtons



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Permets de visualiser la relation entre toutes les variables continues d'une structure de données (tableau de données data frame) barplot(x) Diagramme à bâtons 

  • Comment faire un diagramme en bâton sur R ?

    R, par le biais de la fonction barplot , ainsi que le populaire package ggplot2 permettent tous les deux de produire des diagrammes en bâtons.

  • Comment faire un diagramme en bâtonnet ?

    On construit un diagramme en bâtons avec :

    1sur l'axe horizontal, les valeurs du caractère étudié (le nombre d'enfants par famille) ;2sur l'axe vertical, les effectifs (on prend 1 cm pour 5 familles).

  • Comment expliquer un diagramme en bâton ?

    Le diagramme en bâtons, également nommé le diagramme des fréquences, est une représentation graphique d'une série statistique de variable quantitative discrète. Pour chacune des valeurs, on associe un segment vertical ou un rectangle dont la hauteur est proportionnelle à la valeur (effectif ou fréquence) connue.
  • La fonction la plus couramment utilisée pour produire des graphiques dans R est la fonction plot() . plot() est une fonction générique dont le comportement s'adapte automatiquement à la nature de ses arguments. Il y a deux syntaxes possibles pour cette fonction : syntaxe classique: plot(x = varX, y = varY)
Température des joints circulaires, degrés Fahrenheit

Nombre d'incidents

4550556065707580

0 1 2 3

STS 51-C

61-A
41-B
61-C

41-C41-D

STS-2

556065707580

0.0 0.5 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 Temperature des joints circulaires, degres Fahrenheit

Nombre d'incidents

150160170180190200

50
60
70
80
t3var$tai t3var$poi Homme Femme

Taille [cm]

Effectifs

150160170180190200

0 10 20 30
40
50
8 16 29
45
33
30
26
14 6 2

Taille [cm]

Density

150160170180190200

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

Ajustement (mauvais) a une loi normale

Taille [cm]

Density

150160170180190200

0.00 0.02 0.04

Taille [cm]

Density

150160170180190200

0.00 0.02 0.04 0.06

Taille [cm]

Density

150160170180190200

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

Taille [cm]

Density

150160170180190200

0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 adjust = 0.15

Taille [cm]

Density

150160170180190200

0.000 0.010 0.020 0.030 adjust = 2

Taille [cm]

Density

150160170180190200

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

Filles

Garcons

Total 0 2 4 6 8 10 12 note (Option 1)

Nombre d'étudiants

8101315171921232527293134

0 2 4 6 8 10 12 note (Option 1)

Nombre d'étudiants

8101315171921232527293134

0 2 4 6 8 10 12 note (Option 1)

Nombre d'étudiants

8101315171921232527293134

ŗ 40

50
60
70
80
90
100

Pulsations/minutes

ŗ 40

50
60
70
80
90
100

Pulsations/minutes

Médiane

Q1 : premier quartile

Q3 : troisième quartile

h L'écart inter-quartile h contient 50 % des individus

Q1 -1.5 h

Q3 +1.5 h

ŗ FemaleMale

40
50
60
70
80
90
100
survey$Sex

Pulsations/minutes

ŗ FemaleMale

40
50
60
70
80
90
100
survey$Sex

Pulsations/minutes

ŗ FemaleMale

150
160
170
180
190
200
survey$Sex

Taille [cm]

150
160
170
180
190
200
Blond

Marron

Noir Roux a b c d e f g h i j a b c d e f g h i j

02468101214

1 2 3 4

050150250

12345678

12345678

ĕ 1st

2nd 3rd 3rd 2nd 1st

0100300500700

127286108 71

215
220
93
64
592

BlondMarronNoirRoux

Bleu

Marron

Noisette

Vert 215
220
93
64
592

BlondMarronNoirRoux

Bleu

Marron

Noisette

Vert

127286108 71

215
220
93
64
592

BlondMarronNoirRoux

Bleu

Marron

Noisette

Vert

StandardizedResiduals:

<-4 -4:-2 -2:0 0:2 2:4 >4 cheveux yeux

BlondMarronNoirRoux

Bleu

Marron

Noisette

Vert

Taille [cm]

Density

150160170180190200

0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

Filles

Garcons

Total

FemaleMale

150
160
170
180
190
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