Package histogram
26 avr. 2019 R topics documented: histogram . ... By default both a regular and an irregular histogram using a data-dependent.
Histogrammes
Histograms. Description: The generic function 'hist' computes a histogram of the given data values. If 'plot=TRUE' the resulting object of
HistogramTools.pdf
29 juil. 2015 This package also provides a 'HistogramTools.HistogramState' protocol buffer representation of the default R histogram class to allow histograms ...
Histograms in R
Histograms in R. Histograms are a crucial tool for understanding the distribution of a single variable. In order for a histogram.
Lhistogramme
L'histogramme dans R. La fonction hist hist(x breaks = "Sturges"
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sup R vous affiche des informations la composition de cet objet. Représenter l'histogramme du poids des souris supplémentées et non supplémentées : > hist(
HistDAWass: Histogram-Valued Data Analysis
22 juin 2021 methods and the basic statistics for histogram-valued data are mainly based ... An introducing paper is Irpino A. Verde R. (2015) ...
Introduction aux graphiques avec R - CEL
30 oct. 2016 Il s'agit alors d'un histogramme des fréquences. Sur le graphe les ordonnées sont indiquées (Density). On fait : hist(poids). Cela renvoie :.
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October 13 2022 Type Package Title Construction of Regular and Irregular Histograms with Different Options for Automatic Choice of Bins Version 0 0-25
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Histograms are a crucial tool for understanding the distribution of a single variable 1For high-quality figures you might want to consider ' pdf '
how to plot histogram and pdf together in r - Stack Overflow
Histogram with PDF Use the lines() and density() functions to overlay a density plot of the weights values on the histogram
[PDF] Histogrammes
The generic function 'hist' computes a histogram of the given data values If 'plot=TRUE' the resulting object of 'class "histogram"' is plotted by 'plot
need to plot f(x) function over published pdf histogram - General
25 jui 2021 · I am trying to plot a theoretical function y = f(x) of my making over a background of a published PDF histogram to try to get them to match
[PDF] GERAD - Les graphiques dans R par Odile Wolber
Par défaut la couleur standard du fond du graphique axes si 'TRUE' (valeur par défaut) les axes sont dessinés si l'histogramme est
[PDF] Frequency Distributions Histograms Scatterplots & Line Graphs
We also see how to append a relative and cumulative frequency table to the original frequency table • Making Histograms hist(data) 4 Here use the hist
How to Make a Histogram in Base R: 6 Steps With Examples
Learn how to create a histogram with basic R using the hist() function In 6 simple steps (with examples) you can make a basic R histogram for exploratory
[PDF] Lhistogramme
Par défaut: 1) intervalles de même longueur; 2) règle de Sturges; 3) fréquences en ordonnée breaks: règle "Sturges" "Scott" ou "FD" Autres valeurs possibles:
How to create histogram using R?
A probability density function (PDF) is the continuous version of the histogram with densities (you can see this by imagining infinitesimal small bin widths); it specifies how the probability density is distributed over the range of values that a random variable can take.What is PDF in histogram?
R creates histogram using hist() function. This function takes a vector as an input and uses some more parameters to plot histograms.What is the command for histogram in R studio?
histogram and a PDF is that a histogram involves discrete data (individual bins or classes), whereas a PDF involves continuous data (a smooth curve). represents the probability that variable x lies in the given range, and f(x) is the probability density function (PDF).
L'histogramme
Outil important de statistique descriptive.
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme
Outil important de statistique descriptive.
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme
Outil important de statistique descriptive.
[b0,b1],(b1,b2],...,...,(bk-1,bk],b0: point d"ancrageJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme
Outil important de statistique descriptive.
[b0,b1],(b1,b2],...,...,(bk-1,bk],b0: point d"ancrageParamètre de lissage
:h=bj-bj-1J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme
Outil important de statistique descriptive.
[b0,b1],(b1,b2],...,...,(bk-1,bk],b0: point d"ancrageParamètre de lissage
:h=bj-bj-1 nj= #{xi?(bj-1,bj]} f(x) =?F(bj+1)-?F(bj) h h =nj nh, x?(bj,bj+1].J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme
Outil important de statistique descriptive.
[b0,b1],(b1,b2],...,...,(bk-1,bk],b0: point d"ancrageParamètre de lissage
:h=bj-bj-1 nj= #{xi?(bj-1,bj]} f(x) =?F(bj+1)-?F(bj) h h =nj nh, x?(bj,bj+1].Aire sous l"histogramme=?
jn j nh×h= 1J.-C. Mass
´eUniversit´e Laval
L'histogramme dans R
La fonctionhist
hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL, probability = !freq, include.lowest = TRUE, right = TRUE, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname), xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = TRUE, plot =TRUE, labels = FALSE, nclass = NULL, ...)
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme dans R
La fonctionhist
hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL, probability = !freq, include.lowest = TRUE, right = TRUE, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname), xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = TRUE, plot =TRUE, labels = FALSE, nclass = NULL, ...)
Par défaut: 1) intervalles de même longueur; 2) règle de Sturges; 3) fréquences en ordonnée.J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme dans R
La fonctionhist
hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL, probability = !freq, include.lowest = TRUE, right = TRUE, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname), xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = TRUE, plot =TRUE, labels = FALSE, nclass = NULL, ...)
Par défaut: 1) intervalles de même longueur; 2) règle de Sturges; 3) fréquences en ordonnée. breaks: règle "Sturges", "Scott" ou "FD". Autres valeurs possibles: n. d'intervalles voulu ( succès non garanti ), le vecteur des bornes des intervalles ( garantiJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme dans R
La fonctionhist
hist(x, breaks = "Sturges", freq = NULL, probability = !freq, include.lowest = TRUE, right = TRUE, density = NULL, angle = 45, col = NULL, border = NULL, main = paste("Histogram of" , xname), xlim = range(breaks), ylim = NULL, xlab = xname, ylab, axes = TRUE, plot =TRUE, labels = FALSE, nclass = NULL, ...)
Par défaut: 1) intervalles de même longueur; 2) règle de Sturges; 3) fréquences en ordonnée. breaks: règle "Sturges", "Scott" ou "FD". Autres valeurs possibles: n. d'intervalles voulu ( succès non garanti ), le vecteur des bornes des intervalles ( garantiLes argumentsfreq=FALSEouprobability=TRUE
produisent un véritable estimateur de densité.J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme dans R
Au lieu d'un graphique, la commande
> hist(x,plot = FALSE) produit une liste à 7 composantesJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme dans R
Au lieu d'un graphique, la commande
> hist(x,plot = FALSE) produit une liste à 7 composantesLes composantes les plus importantes sont:
$breaks # les bornes des intervalles $counts # les fréquences de chacun des intervalles $density # les valeurs des?f(bj) $mids # les points milieux des intervallesJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme dans R
Au lieu d'un graphique, la commande
> hist(x,plot = FALSE) produit une liste à 7 composantesLes composantes les plus importantes sont:
$breaks # les bornes des intervalles $counts # les fréquences de chacun des intervalles $density # les valeurs des?f(bj) $mids # les points milieux des intervalles On peut aussi construire un histogramme à partir de la fonctiontruehistdu packageMASS. Celle-ci produit par défaut un véritable estimateur de densité.J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
L'histogramme dans R
Au lieu d'un graphique, la commande
> hist(x,plot = FALSE) produit une liste à 7 composantesLes composantes les plus importantes sont:
$breaks # les bornes des intervalles $counts # les fréquences de chacun des intervalles $density # les valeurs des?f(bj) $mids # les points milieux des intervalles On peut aussi construire un histogramme à partir de la fonctiontruehistdu packageMASS. Celle-ci produit par défaut un véritable estimateur de densité. truehistignore la règle de Sturges, mais propose celles de Scott et Freedman-Diaconis. Arguments: nbins(n. d'intervalles) eth(paramètre de lissage).J.-C. Mass
´eUniversit´e Laval
Effet du paramètre de lissage
Jeuswissmon.dat#tableau à 4 var., 100 lignes
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Effet du paramètre de lissage
Jeuswissmon.dat#tableau à 4 var., 100 lignes
> x = read.table("swissmon.dat")[,1] #100observations de la variable V1#V1 largeur en mm de la marge d"un billet contrefait
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Effet du paramètre de lissage
Jeuswissmon.dat#tableau à 4 var., 100 lignes
> x = read.table("swissmon.dat")[,1] #100observations de la variable V1#V1 largeur en mm de la marge d"un billet contrefait
> par(mfrow=c(1,3)) #3 graphiques sur 1 ligneJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Effet du paramètre de lissage
Jeuswissmon.dat#tableau à 4 var., 100 lignes
> x = read.table("swissmon.dat")[,1] #100observations de la variable V1#V1 largeur en mm de la marge d"un billet contrefait
> par(mfrow=c(1,3)) #3 graphiques sur 1 ligne > hist(x,breaks=28,xlab="Largeur en > hist(x,breaks=12,xlab="Largeur en > hist(x,breaks=6,xlab="Largeur enJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Effet du paramètre de lissage
Jeuswissmon.dat#tableau à 4 var., 100 lignes
> x = read.table("swissmon.dat")[,1] #100observations de la variable V1#V1 largeur en mm de la marge d"un billet contrefait
> par(mfrow=c(1,3)) #3 graphiques sur 1 ligne > hist(x,breaks=28,xlab="Largeur en > hist(x,breaks=12,xlab="Largeur en > hist(x,breaks=6,xlab="Largeur en Différents lots de billets contrefaits=?multimodalitéJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Effet du paramètre de lissage
Jeuswissmon.dat#tableau à 4 var., 100 lignes
> x = read.table("swissmon.dat")[,1] #100observations de la variable V1#V1 largeur en mm de la marge d"un billet contrefait
> par(mfrow=c(1,3)) #3 graphiques sur 1 ligne > hist(x,breaks=28,xlab="Largeur en > hist(x,breaks=12,xlab="Largeur en > hist(x,breaks=6,xlab="Largeur en Différents lots de billets contrefaits=?multimodalitéPremier histogramme: multimodal (sous-lissage);
deuxième: 2 modes; troisième: 1 mode (surlissage).J.-C. Mass
´eUniversit´e Laval
swissmon.dat: 28, 12 et 6 classesLargeur en mm
Densit'e
8 10 12
0.0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5
Largeur en mm
Densit'e
7 9 11 13
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35
Largeur en mm
Densit'e
7 9 11 13
0.00 0.05 0.10 0.15 0.20 0.25 0.30 0.35
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Détermination du n. de classes
Seule façon garantie d'obtenir le n. d'intervalles désiré:breaks = vecteur des bornes des intervalles
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Détermination du n. de classes
Seule façon garantie d'obtenir le n. d'intervalles désiré:breaks = vecteur des bornes des intervalles
nombre de classes de la méthode de Sturges> nclass.Sturges(x) #x ci-dessus[1] 8J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Détermination du n. de classes
Seule façon garantie d'obtenir le n. d'intervalles désiré:breaks = vecteur des bornes des intervalles
nombre de classes de la méthode de Sturges> nclass.Sturges(x) #x ci-dessus[1] 8 nombre de classes de la méthode de Scott > nclass.scott(x) [1] 7J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Détermination du n. de classes
Seule façon garantie d'obtenir le n. d'intervalles désiré:breaks = vecteur des bornes des intervalles
nombre de classes de la méthode de Sturges> nclass.Sturges(x) #x ci-dessus[1] 8 nombre de classes de la méthode de Scott > nclass.scott(x) [1] 7 nombre de classes de la méthode deFriedman-Diaconis
> nclass.FD(x) [1] 9J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Détermination du n. de classes
Seule façon garantie d'obtenir le n. d'intervalles désiré:breaks = vecteur des bornes des intervalles
nombre de classes de la méthode de Sturges> nclass.Sturges(x) #x ci-dessus[1] 8 nombre de classes de la méthode de Scott > nclass.scott(x) [1] 7 nombre de classes de la méthode deFriedman-Diaconis
> nclass.FD(x) [1] 9 La règle de Sturges est déconseillée lorsquen >200.J.-C. Mass
´eUniversit´e Laval
Défaillance de la règle de Sturges
> set.seed(129); x = rgamma(1000, 1.75)J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Défaillance de la règle de Sturges
> set.seed(129); x = rgamma(1000, 1.75) Les n. de classes des 3 règles sont:11 (Sturges), 25 (Scott), 36 (Freedman-Diaconis)J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Défaillance de la règle de Sturges
> set.seed(129); x = rgamma(1000, 1.75) Les n. de classes des 3 règles sont:11 (Sturges), 25 (Scott), 36 (Freedman-Diaconis) > par(mfrow=c(1,3) #3 histogrammes en parallèleJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage
Loi mélange:0.5?N(0,1) + 0.5?N(3,1)
X=?N(0,1)avec proba.0.5
N(3,1)avec proba.0.5
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage
Loi mélange:0.5?N(0,1) + 0.5?N(3,1)
X=?N(0,1)avec proba.0.5
N(3,1)avec proba.0.5
densité deX f(x) = 0.5×φ(x) + 0.5×φ(x-3),-∞< x <∞ oùφ(x) = exp(-x2/2)/⎷2π.
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage
Loi mélange:0.5?N(0,1) + 0.5?N(3,1)
X=?N(0,1)avec proba.0.5
N(3,1)avec proba.0.5
densité deX f(x) = 0.5×φ(x) + 0.5×φ(x-3),-∞< x <∞ oùφ(x) = exp(-x2/2)/⎷2π.
Graphique
> a = seq(-4,6,.02) > plot(a,0.5*dnorm(a)+0.5*dnorm(a,3,1),ylab="densité", main = "0.5*N(0,1)+0.5*N(3,)",col="red",type="l")J.-C. Mass
´eUniversit´e Laval
Graphe de la densité du mélange
-4 -2 0 2 4 600.050.001.0 51.0 02.0
0.5*N(0,1)+0.5*N(3,1)
xétisned
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage (suite)
Simulation de 50 obs. de0.5?N(0,1) + 0.5?N(3,1)
> y = numeric(50); set.seed(399) > for (i in 1:50){if (runif(1)<=0.5) y[i] = rnorm(1) else y[i] = rnorm(1,mean=3,sd=1)}J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage (suite)
Simulation de 50 obs. de0.5?N(0,1) + 0.5?N(3,1)
> y = numeric(50); set.seed(399) > for (i in 1:50){if (runif(1)<=0.5) y[i] = rnorm(1) else y[i] = rnorm(1,mean=3,sd=1)} > range(y) # donne le min et le max [1] -2.082688 4.920506J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage (suite)
Simulation de 50 obs. de0.5?N(0,1) + 0.5?N(3,1)
> y = numeric(50); set.seed(399) > for (i in 1:50){if (runif(1)<=0.5) y[i] = rnorm(1) else y[i] = rnorm(1,mean=3,sd=1)} > range(y) # donne le min et le max [1] -2.082688 4.920506Posons
> a = c(-2.1, -1.1, -0.1, 0.9, 1.9, 2.9, 3.9, 4.9,5.9) # point d'ancrage -2.1, 8 intervalles de longueur 1J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage (suite)
Simulation de 50 obs. de0.5?N(0,1) + 0.5?N(3,1)
> y = numeric(50); set.seed(399) > for (i in 1:50){if (runif(1)<=0.5) y[i] = rnorm(1) else y[i] = rnorm(1,mean=3,sd=1)} > range(y) # donne le min et le max [1] -2.082688 4.920506Posons
> a = c(-2.1, -1.1, -0.1, 0.9, 1.9, 2.9, 3.9, 4.9,5.9) # point d'ancrage -2.1, 8 intervalles de longueur 1 par(mfrow=c(3,2)) #3 lignes de 2 graphiques chacuneJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage (suite)
Simulation de 50 obs. de0.5?N(0,1) + 0.5?N(3,1)
> y = numeric(50); set.seed(399) > for (i in 1:50){if (runif(1)<=0.5) y[i] = rnorm(1) else y[i] = rnorm(1,mean=3,sd=1)} > range(y) # donne le min et le max [1] -2.082688 4.920506Posons
> a = c(-2.1, -1.1, -0.1, 0.9, 1.9, 2.9, 3.9, 4.9,5.9) # point d'ancrage -2.1, 8 intervalles de longueur 1 par(mfrow=c(3,2)) #3 lignes de 2 graphiques chacune > for (i in seq(0,-0.9,by=.15) main="",col="blue") # 6 histogrammesJ.-C. Mass
´eUniversit´e Laval
Choix du point d'ancrage (suite)
y e'tisneD -2 0 2 4 6 00.0 y e'tisneD -2 0 2 4 6 00.0 y e'tisneD -2 0 2 4 00.0 y e'tisneD -2 0 2 4 00.0 y e'tisneD -2 0 2 4 00.0 y e'tisneD -2 0 2 4 00.0J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Polygone de fréquence
> taux = read.table("cdrate.dat")[,1]#69 taux d"intérêt > ht=hist(taux,xlim=c(7.3,8.9),ylim=c(0,1.4),xlab="taux", ylab="densité",probability=T,main="Polygone de fréquence",col="orange")J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Polygone de fréquence
> taux = read.table("cdrate.dat")[,1]#69 taux d"intérêt > ht=hist(taux,xlim=c(7.3,8.9),ylim=c(0,1.4),xlab="taux", ylab="densité",probability=T,main="Polygone de fréquence",col="orange") > ht$mids #7.5 7.7 7.9 8.1 8.3 8.5 8.7 (7 points milieux)J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Polygone de fréquence
> taux = read.table("cdrate.dat")[,1]#69 taux d"intérêt > ht=hist(taux,xlim=c(7.3,8.9),ylim=c(0,1.4),xlab="taux", ylab="densité",probability=T,main="Polygone de fréquence",col="orange") > ht$mids #7.5 7.7 7.9 8.1 8.3 8.5 8.7 (7 points milieux) Nous allons superposer le polygone à l'histogramme. > par(new=T) #commande la superpositionJ.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Polygone de fréquence
> taux = read.table("cdrate.dat")[,1]#69 taux d"intérêt > ht=hist(taux,xlim=c(7.3,8.9),ylim=c(0,1.4),xlab="taux", ylab="densité",probability=T,main="Polygone de fréquence",col="orange") > ht$mids #7.5 7.7 7.9 8.1 8.3 8.5 8.7 (7 points milieux) Nous allons superposer le polygone à l'histogramme. > par(new=T) #commande la superposition > a = c(7.3,ht$mids,8.9) #9 points milieux > b = c(0,ht$density,0) #9 ordonnées > plot(a,b,type="l",xlim=c(7.3,8.9),ylim=c(0,1.4), col="blue"); abline(h=0)J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Polygone de fréquence
> taux = read.table("cdrate.dat")[,1]#69 taux d"intérêt > ht=hist(taux,xlim=c(7.3,8.9),ylim=c(0,1.4),xlab="taux", ylab="densité",probability=T,main="Polygone de fréquence",col="orange") > ht$mids #7.5 7.7 7.9 8.1 8.3 8.5 8.7 (7 points milieux) Nous allons superposer le polygone à l'histogramme. > par(new=T) #commande la superposition > a = c(7.3,ht$mids,8.9) #9 points milieux > b = c(0,ht$density,0) #9 ordonnées > plot(a,b,type="l",xlim=c(7.3,8.9),ylim=c(0,1.4), col="blue"); abline(h=0) Pour une superposition parfaite, il est essentiel d'inclure les mêmesxlim, ylim dans les 2 commandes.J.-C. Mass
´eUniversit´e Laval
Polygone de fréquence (suite)
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
Polygone de fréquence (suite)
La fonctionfreq.polyfreq.poly function(x, br=NULL ) {if(missing(br)) br = hist(x, plot = F)$breaksfr = hist(x, , br, plot = F)$countsh=br[2]-br[1]; n = length(fr)centres =-seq(br[1]-h/2"h,n+2);freq = c(0, fr, 0)plot(centres, freq, ylab = "fréquence",axes=F, xlab =deparse(substitute(x)), xlim =range(centres),ylim=c(0,max(fr)+3))axis(1,at=centres, pos=0); axis(2,at=range(c(0,fr)))text(centres,freq+2,freq)title(main="Polygone de fréquence",cex=1.5)polygon(centres, freq, density=15,angle=45,col = 2) }
J.-C. Mass´eUniversit´e Laval
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