R語言中的幾種圖

R語言中，常見的圖有直方圖、箱線圖、條形圖、點陣圖、餅圖、QQ圖。

1.直方圖

直方圖是直觀了解數據分布的常用圖形，它將連續(xù)型數據分為等間距的組，并以矩形的高低來顯示相應組中所含數據的頻數或頻率大小，有時可以顯示數據的密度曲線作為輔助。這是一種簡單快捷的探索數據分布的方式。

2.箱線圖

箱線圖能夠深入地展現(xiàn)數據分布的情況，它不僅能給出重要分位點的位置，還可以將異常點剝離出來。如果進一步標注出均值等重要指標的位置和數值，那么數據的整體結構就十分清晰了。

3.條形圖

條形圖與柱形圖類似，不同之處，在于柱形圖適用于連續(xù)型數據，通過人為分組而形成若干矩形來構成圖形；而條形圖則用于離散型變量，該變量的每一種水平被映射為一個條形。

4.點陣圖

點陣圖與條形圖本質上是一樣的，也是用于呈現(xiàn)離散型變量各取值水平的分布情況，不同之處在于用點和背景網格的形式代替條形來表示。

5.餅圖

餅圖是考察單個變量分布的有效圖形，常用百分比來進行標注。

6.QQ圖

QQ圖是一種散點圖，對應于正態(tài)分布的散點QQ圖，它以標注正態(tài)分布的分位數為橫坐標，以樣本值為縱坐標。利用QQ圖可以檢驗樣本是否服從正態(tài)分布。

例如，為了獲得年收入超過10萬元的經理的收入情況相關信息，我們對pay中的66個數據進行探索性分析，并且分別用直方圖、點圖、箱線圖和ＱＱ圖表示。

//代碼如下：

1. library(MASS)  
2. library(grid)  
3. library(lattice)  
4. library(splines)  
5. library(survival)  
6. library(Formula)  
7. library(Hmisc)  
8.   
9. 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,  
10.     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,  
11.     25,26,16,12,54,40,18,27,16,14,33,29,77,50,19,34)  
12. par(mfrow = c(2,2))  
13. #工作薪水的直方圖  
14. hist(pay)  
15.   
16. #工作薪水的點狀圖  
17. dotchart(pay)  
18.   
19. #工作薪水的箱形圖  
20. boxplot(pay,horizontal=T )  
21.   
22. #工作薪水的Q-Q圖  
23. qqnorm(pay)  
24. #線性回歸  
25. qqline(pay) 
    

圖（1）依次為直方圖、點圖、箱線圖和QQ圖

從上面的4張圖中，可以看出有一個值偏離 其他值很遠，這個為異常值，需要進行剔除，結合向量pay可知，該值為180。