R语言中的几种图

       R语言中，常见的图有直方图、箱线图、条形图、点阵图、饼图、QQ图。

1.直方图

         直方图是直观了解数据分布的常用图形，它将连续型数据分为等间距的组，并以矩形的高低来显示相应组中所含数据的频数或频率大小，有时可以显示数据的密度曲线作为辅助。这是一种简单快捷的探索数据分布的方式。

2.箱线图

          箱线图能够深入地展现数据分布的情况，它不仅能给出重要分位点的位置，还可以将异常点剥离出来。如果进一步标注出均值等重要指标的位置和数值，那么数据的整体结构就十分清晰了。

3.条形图

           条形图与柱形图类似，不同之处，在于柱形图适用于连续型数据，通过人为分组而形成若干矩形来构成图形；而条形图则用于离散型变量，该变量的每一种水平被映射为一个条形。

4.点阵图

           点阵图与条形图本质上是一样的，也是用于呈现离散型变量各取值水平的分布情况，不同之处在于用点和背景网格的形式代替条形来表示。

5.饼图

          饼图是考察单个变量分布的有效图形，常用百分比来进行标注。

6.QQ图

         QQ图是一种散点图，对应于正态分布的散点QQ图，它以标注正态分布的分位数为横坐标，以样本值为纵坐标。利用QQ图可以检验样本是否服从正态分布。

     例如，为了获得年收入超过10万元的经理的收入情况相关信息，我们对pay中的66个数据进行探索性分析，并且分别用直方图、点图、箱线图和ＱＱ图表示。

//代码如下：

library(MASS)library(grid)library(lattice)library(splines)library(survival)library(Formula)library(Hmisc)pay = c(11,19,14,22,14,28,13,81,12,43,11,16,31,16,23,42,22,26,17,22,13,27,180,16,    43,82,14,11,51,76,28,66,29,14,14,65,37,16,37,35,39,27,14,17,13,38,28,40,85,32,    25,26,16,12,54,40,18,27,16,14,33,29,77,50,19,34)par(mfrow = c(2,2))#工作薪水的直方图hist(pay)#工作薪水的点状图dotchart(pay)#工作薪水的箱形图boxplot(pay,horizontal=T )#工作薪水的Q-Q图qqnorm(pay)#线性回归qqline(pay)

效果如下：

图（1）依次为直方图、点图、箱线图和QQ图

                从上面的4张图中，可以看出有一个值偏离 其他值很远，这个为异常值，需要进行剔除，结合向量pay可知，该值为180。