R语言 如何为直方图添加平均数和中位数

可视化数据可以帮助收集描述性统计所不能提供的洞察力。 安斯康伯的四重奏 向我们展示了那些统计数字是如何被误导的，因此它成为可视化的数据分析。直方图是一种将连续变量的数据分布可视化的方法。直方图与柱状图类似，但柱状图是将分类数据可视化，而直方图是将连续数据可视化。在这篇文章中，我们将看到如何在R编程语言中创建直方图，以及如何在其中添加平均线和中位线。

如何制作直方图

在学习创建直方图的代码之前，让我们先了解一下如何创建直方图。创建直方图的过程很简单，你首先要决定一个仓的大小，现在我们把仓的大小定为5。下一步，我们将找出位于仓内（0-5, 5-10,10-15,…）的数字的频率。因此，如果我们的样本数据是[2, 3, 7, 8, 10, 13, 14, 15, 17, 18, 20, 22, 25, 26, 27, 28]，而bin size是5，那么我们将得到以下直方图：-。

让我们来理解上面的图。在我们的样本数据中，我们有2个0-5的数值，因此0-5的条形图在Y轴上的高度是2个单位。同样地，我们在5-10的范围内有3个值，因此柱状图的高度是3。同样的数据，仓位大小为3，会得到以下直方图：-。

因此，为了从数据中获得有价值的洞察力，设置正确的bin大小是很重要的。有很多公式可以找到正确的bin大小，如Sturge’s Rule, Rice Rule, Scott’s Rule，等等。

在R中创建柱状图

R语言中的直方图可以通过hist()函数来创建。你所做的只是把数据传给函数，它就会为你绘图。让我们继续创建一个直方图。

l <- c(2, 3, 7, 8, 10, 13, 14, 15,
       18, 18, 20, 26, 25, 26, 27, 28)
hist(l)

输出 。

添加平均数和中位数

现在我们已经创建了直方图，让我们为它添加平均线和中位线。为了找到平均线和中位线。但在添加它们之前，让我们先找到它们，在R中找到数据的平均数和中位数，我们可以使用 mean() 和 median() 函数。

mean <- mean(l)     # Mean: 16.25
med <- median(l)    # Meadian: 16.5

现在我们有了平均数和中位数，让我们用abline()函数将平均数添加到图中，并将其颜色设置为蓝色。

abline(v = mean, col = 'blue')

例1： 在R中为直方图添加平均值

l <- c(2, 3, 7, 8, 10, 13, 14, 15,
       18, 18, 20, 26, 25, 26, 27, 28)
  
# Mean of l
mean <- mean(l)
  
# Plotting histogram and Adding
# Mean line to Histogram
hist(l)
abline(v = mean, col = 'blue')

输出 。

例2： 在R中为直方图添加中位数

让我们使用abline()函数将中位数添加到图中，并将其颜色设置为红色。

abline(v = med, col = 'red')

l <- c(2, 3, 7, 8, 10, 13, 14, 15,
       18, 18, 20, 26, 25, 26, 27, 28)
  
# Median of l
med <- median(l)
  
# Plotting histogram and Adding 
# Median line to Histogram
hist(l)
abline(v = med, col = 'red')