## 统计学-R语言-3

news/2024/8/11 10:42:26/文章来源:https://blog.csdn.net/2301_77225918/article/details/135561154

#### 文章目录

• 前言
• 给直方图增加正态曲线的不恰当之处
• 直方图与条形图的区别
• 核密度图
• 时间序列图
• 洛伦茨曲线
• 计算绘制洛伦茨曲线所需的各百分比数值
• 绘制洛伦茨曲线
• 练习

## 给直方图增加正态曲线的不恰当之处

``````par(mai=c(.8,.8,.1,.1),cex=.8)
hist(faithful\$eruptions, probability=TRUE, xlab="喷发持续时间",breaks=20, col="light blue",main="")
rug(faithful\$eruptions)
lines(density(faithful\$eruptions, bw=.1), type='l', lwd=2, col='red')
points(quantile(faithful\$eruptions),c(0,0,0,0,0),lwd=5,col="red2")
points(mean(faithful\$eruptions),c(0),lwd=8,col=4)

## 核密度图

R代码和结果如下所示：

``````# 用lattice包绘制核密度曲线
library(lattice)
dp1<-densityplot(~射击环数|运动员,data=example2_3_1,col="blue",cex=0.4,par.strip.text=list(cex=0.6),sub="(a)栅格图")# 用lattice包绘制例2-3的核密度比较曲线
dp2<-densityplot(~射击环数,group=运动员,data=example2_3_1,auto.key=list(columns=1,x=0.01,y=0.95,cex=0.6),cex=0.4,sub="(b)比较图")
# 组合latiice包的绘图
plot(dp1,split=c(1,1,2,1))
plot(dp2,split=c(2,1,2,1),newpage=F)``````

``````load("C:/example/ch2/example2_3_1.RData")
attach(example2_3_1)
library(sm)
par(cex=0.8,mai=c(.7,.7,.1,.1))
sm.density.compare(射击环数,运动员,lty=1:6,col=c("black","blue","brown","darkgreen","green","red"),lwd=2)
legend("topleft",legend=levels(运动员),lty=1:6,,col=c("black","blue","brown","darkgreen","green","red"))
``````

## 时间序列图

``````load("C:/example/ch2/example2_9.RData")
example2_9<-ts(example2_9,start=2000)
par(mai=c(0.7,0.7,0.1,0.1),cex=0.8,fg=2)
plot(example2_9[,2],lwd=2,ylim=c(2000,30000),xlab="年份",ylab="居民消费水平",type="n")
grid(col="gray60")
points(example2_9[,2],type='o',lwd=2,ylim=c(2000,30000),xlab="年份",ylab="居民消费水平")
lines(example2_9[,3],type='b',lty=2,lwd=2,col="blue")
legend(x="topleft",legend=c("农村居民消费水平","城镇居民消费水平"),lty=1:2,col=c(1,4),cex=0.8)
``````

## 洛伦茨曲线

### 计算绘制洛伦茨曲线所需的各百分比数值

``````load("C:/example/ch2/example2_10.RData")
library(DescTools)
Lc(example2_10\$组中值,example2_10\$人数)
``````

### 绘制洛伦茨曲线

``````par(mai=c(0.7,0.7,0.4,0.1),cex=0.8)
plot(Lc(example2_10\$组中值,example2_10\$人数),xlab="人数比例",ylab="收入比例",col=4,panel.first=grid(10,10,col="gray70"))
``````

## 练习

1、（数据： exercise2_5.RData）exercise2_5.RData数据是2005—2014年我国城镇居民和农村居民的居民消费价格指数（CPI）数据。

``````load("C:/ch2/exercise/exercise2_5.RData")
exercise2_5<-ts(exercise2_5,start=2005)#创建时间序列对象
plot(exercise2_5[,2],lwd=2,ylim=c(98,110),xlab="年份",ylab="居民消费价格指数",type="n")
grid(col="gray60")
points(exercise2_5[,2],type='o',lwd=2,ylim=c(98,110),xlab="年份",ylab="居民消费价格指数")
lines(exercise2_5[,3],type='b',lty=2,lwd=2,col="blue")
legend(x="topleft",legend=c("城镇居民","农村居民"),lty=1:2,col=c(1,4),cex=0.8)
``````

2、（数据： exercise2_6.RData）假定某地区不同收入阶层的人口数和不同阶层人口的年收入额如数据 exercise2_6.RData所示。

``````load("C:/ch2/exercise/exercise2_6.RData")
library(DescTools)
Lc(exercise2_6\$不同阶层人口数的收入额,exercise2_6\$不同收入阶层的人口数)#计算绘制洛伦茨曲线所需的百分比数值
plot(Lc(exercise2_6\$不同阶层人口数的收入额,exercise2_6\$不同收入阶层的人口数),xlab="人数比例",ylab="收入比例",col=4,panel.first=grid(10,10,col="gray70"))
``````

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