有没有更简单的方法来绘制相对频率直方图
科佩利亚
假设我有 30 次试验 1、40 次试验 2 和 50 次试验 3。如果我使用此代码：
library(lattice)
a <- c(30,40,50)
histogram(a)
然后结果的数量将显示为范围而不是频率。有没有比列3 50次更方便的方法？
编辑：在一项实验中，研究人员正在计算手机跌落后会损坏多少次。第 1 次试用后 30 部手机坏了，第 2 次后 40 部手机坏了，第 3 次后 50 部手机坏了。所以我想介绍一下这种趋势。然而，在我前面的代码一样，图中看起来像以下：图这里，r对待我的数据作为一个案例。因此，我正在寻找一些方法来使这些数据以案例频率的形式出现。
艾伦卡梅伦
我认为barplot是实现这一目标的最佳途径，正如其他人在评论中已经说过，但它看起来好像你也想知道一种“非表”的计数来创建直方图。您可以使用rep以下方法执行此操作：
a <- rep(1:3, c(30, 40, 50))
a
#> [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2
#> [35] 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
#> [69] 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
#> [103] 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3
如果你真的想要，你可以用直方图绘制它，像这样：
hist(a, breaks = 0:3 + .5, main = "frequency", xlab = "n", axes = FALSE)
axis(side = 2, at = 0:5 * 10)
axis(side = 1, at = 1:3)
但是，直方图并不是您真正想要的。直方图是一种通过将连续数据放入“箱”来计算连续数据的方法，因此在直方图中，x 轴是连续的。以这种方式绘制它意味着有可能打破手机 1.6 次或 2.38 次。
如果要显示离散事件的计数，应使用条形图。这具有适用于计数数据的优点，并且更容易创建：
barplot(c(30,40,50), names.arg = 1:3, col = "lavender", main = "Broken phones")
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