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Definição: uma uma representação gráfica em formato de retângulos cuja área é proporcional à frequência de uma variável quantitativa e cuja largura é igual ao intervalo de classe.
Para que serve: Um histograma é uma representação gráfica da distribuição de uma variável quantitativa contínua. Com o histograma pode-se visualizar a dispersão/concentração dos dados, bem como a assimetria/simetria dos dados. É muito utilizado para visualizar toda a distribuição de uma variável quantitativa. Foi introduzida pela primeira vez por Karl Pearson (OBS - É muito parecido com o gráfico de barras).
par(bg="#fdf6e3")
data(mtcars)
hist(mtcars$mpg,col="steelblue")
library(RColorBrewer)
par(bg="#fdf6e3")
#display.brewer.all()
COR<-brewer.pal(5,"Blues")
#COR
hist(mtcars$mpg,col=COR,main="Histograma do MPG",xlab = "Milhas por Galão - MPG", ylab = "Frequência")
COR<-brewer.pal(5,"YlGn")
Hist(mtcars$mpg,col=COR, scale="percent",main="Histograma do MPG",xlab = "Milhas por Galão - MPG", ylab = "Percentual")
par(bg="#fdf6e3")
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(mpg)) +
geom_histogram()
# Change color
ggplot(mtcars, aes(mpg)) +
geom_histogram(color="#45ad8a", fill="#417f6a")
par(bg="#fdf6e3")
library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(y =..density..,mpg, fill = factor(am)))+
geom_histogram(binwidth = 1.5)
ggplot(mtcars, aes(y =..density..,mpg, fill = factor(am)))+
geom_histogram(binwidth = 1.5)+
geom_density(alpha = .1)
par(bg="#fdf6e3")
df <- data.frame(
sex=factor(rep(c("F", "M"), each=200)),
weight=round(c(rnorm(200, mean=55, sd=5), rnorm(200, mean=65, sd=5)))
)
head(df)
## sex weight
## 1 F 47
## 2 F 52
## 3 F 57
## 4 F 51
## 5 F 51
## 6 F 55
library(ggplot2)
p<-ggplot(df, aes(x=weight)) +
geom_histogram()
# Add mean line
p+ geom_vline(aes(xintercept=mean(weight)),
color="blue", linetype="dashed", size=1)
ggplot(df, aes(x=weight, fill =sex, color=sex)) +
geom_histogram(alpha=0.8, position="identity")
# Change line colors by groups
ggplot(df, aes(x=weight, fill =sex, color=sex)) +
geom_histogram(alpha=0.8, position="identity")+
scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))+
labs(title="Histograma no ggplot2",x="Peso(kg)", y = "Contagem")+
theme_classic()
par(bg="#fdf6e3")
library(plotrix)
df<-data.frame(len=rnorm(100)+5,
grp=sample(c("A","B","C","D"),100,replace=TRUE))
histStack(len~grp,data=df,main="Histograma por grupos",
xlab="grupos")
#Back to back histograms
# data
var1<- rnorm(1000,10,3)
var2 <- sample(c('A','B'),1000,TRUE)
#plot
require(Hmisc)
out <- histbackback(split(var1, var2), probability=TRUE, xlim=c(-.18,.18), main ='Back to Back Histogram')
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