利用多發(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件

R繪圖功能R繪圖功能統(tǒng)計(jì)繪圖類別資料:barchart,piechart連續(xù)資料:stem-and-leafplot,histogram,

box

plot,

scatter

plot,…

2統(tǒng)計(jì)繪圖類別資料:barchart,piechart統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）Author:JohnW.Tukey.References:Tukey(1977)andVellemanandHoaglin(1981).用途與特性：莖葉圖主要是用來描述資料分佈的型態(tài)，和直方圖具有一樣的性質(zhì)，但卻比直方圖多了「保留原始資料」(keeptheoriginaldata)的特性。作法：決定stem（樹幹、主幹）的數(shù)值：可想像是直方圖的組距（如：95，stem記為9；若資料數(shù)值為985，stem記為98）。決定leaf（樹葉）：通常都是數(shù)值資料的最後一個(gè)位數(shù)；定好後將資料每一筆值依序填入莖葉圖的表中（如：95，leaf記為5；若資料數(shù)值為985，leaf記為5）。計(jì)算各組次數(shù)(frequency)：填完後記錄各組的個(gè)數(shù)。統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）Author:Joh統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）優(yōu)點(diǎn)1：可呈現(xiàn)實(shí)際的觀測值。優(yōu)點(diǎn)2：可以由此得知資料的排序(order)，而有序統(tǒng)計(jì)量(orderstatistics)對於統(tǒng)計(jì)分析與推論上，是有很大的幫助。此外，知道資料的排序，就可得知各個(gè)資料所屬的樣本百分比(samplepercentiles)。延伸圖形1：Orderedstem-and-leafdisplay:將原先的莖葉圖，在樹葉部分的數(shù)值加以排序。延伸圖形2：將原先的stem組距縮短，用符號（如：＊O）表示。要注意的是：資料分的組數(shù)太多，圖型會比較不平滑，可能大部分的組只有少少的觀測值，但若組數(shù)太少，所有資料又會集中在某一組；這兩種情況，都比較無法看出資料集中或是分散的趨勢。缺點(diǎn)：適合數(shù)據(jù)較少的資料。R指令：

>stem(變數(shù)名稱)統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）優(yōu)點(diǎn)1：可呈現(xiàn)實(shí)際的觀統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）莖葉圖（Stem-and-Leaf）統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）莖葉圖（Stem-anPractice畫出data2中，身高的莖葉圖6Practice畫出data2中，身高的莖葉圖6統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot)用途與特性：固定資料的尺度位置，利用樣本產(chǎn)生之統(tǒng)計(jì)量（最小值minimum、第一四分位數(shù)firstquartile、中位數(shù)median、第三四分位數(shù)thirdquartile、最大值maximum）來描繪資料的分佈。主要是利用資料尺度固定的特性，用統(tǒng)計(jì)量所在的位置來比較兩組以上資料分佈及差異，並察看資料的離散程度，圖形所呈現(xiàn)的訊息比莖葉圖或直方圖少。作法：確定資料的尺度。求資料之最小值minimum(min)、第一四分位數(shù)firstquartile(Q1)、中位數(shù)median(Q2)、第三四分位數(shù)thirdquartile(Q3)、最大值maximum(max)。第一四分位數(shù)firstquartile、第三四分位數(shù)thirdquartile分別代表箱子的兩端，中位數(shù)median所在的位置畫一條線，將箱子切為兩半從第一四分位數(shù)的位置畫一條線，延伸至最小值；從第三四分位數(shù)的位置畫一條線，延伸至最大值。統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot)用途與特性：固定資料的尺度位置，統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot)其他：Interquartilerange四分位距（IQR）：IQR＝Q3-Q1第三與第一四分位數(shù)的差距；即箱子的總長度。Outlier

離群值：也可稱為極端值，若一組資料有極端值的存在，將會影響資料分佈的型態(tài)，對於某些統(tǒng)計(jì)量（如：平均數(shù)）也會有很大的影響。Tukey利用IQR來判別資料是否具有離群值，他訂立了幾個(gè)衡量的量與標(biāo)準(zhǔn)(Ch6.1p.330-331)：Innerfence(內(nèi)部柵欄)：距離Q1及Q3一點(diǎn)五倍IQR的位置。Outerfence(外部柵欄)：距離Q1及Q3三倍IQR的位置。Suspectedoutliers：落在innerfence與outerfence之間的資料為疑似離群值。Outliers:落在outerfence之外的資料為離群值。R指令：

>boxplot(變數(shù)名稱1)統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot)其他：9XX*oMedianQ1Q3InnerFenceInnerFenceOuterFenceOuterFenceInterquartileRangeSmallestdatapointnotbelowinnerfenceLargestdatapointnotexceedinginnerfenceSuspectedoutlierOutlierQ1-3(IQR)Q1-1.5(IQR)Q3+1.5(IQR)Q3+3(IQR)ElementsofaBoxPlot盒鬚圖(boxplot)9XX*oMedianQ1Q3InnerInnerOuter盒鬚圖(boxplot)boxplot(high)boxplot(c(high,200))10盒鬚圖(boxplot)boxplot(high)boxPractice畫出data2中，體重的盒鬚圖11Practice畫出data2中，體重的盒鬚圖11分割資料繪圖男女身高的分佈可能不同，想要將男女分開畫圖boxplot(split(high,sex))boxplot(high~sex)12Split分割資料繪圖男女身高的分佈可能不同，想要將男女分開畫圖12SPractice依照性別，畫出data2中，體重的盒鬚圖13Practice依照性別，畫出data2中，體重的盒鬚圖1盒鬚圖(boxplot)boxplot(high,horizontal=T)14畫成水平的盒鬚圖盒鬚圖(boxplot)boxplot(high,hor盒鬚圖(boxplot)boxplot(split(high,sex),

col=c(3,4),

xlab=“gender”,

ylab=“high”,

main="Boxplot")15給男女不同的顏色y座標(biāo)的名稱圖形的標(biāo)題X座標(biāo)的名稱盒鬚圖(boxplot)15給男女不同的顏色y座標(biāo)的名稱盒鬚圖(boxplot)boxplot(split(high,sex),col=c("red","yellow"),xlab="gender",ylab="high",main="Boxplot")16除了數(shù)字之外，也可以用文字表示盒鬚圖(boxplot)16除了數(shù)字之外，也可以用文字表Practice依照性別，畫出data2中，體重的盒鬚圖，命名x軸為sex，y軸為weight，並用不同顏色分別男女。將此圖命名為“Boxplotofweight”。17Practice依照性別，畫出data2中，體重的盒鬚圖，將圖片存檔指令:

savePlot("欲儲存檔案名稱",type=c("wmf","emf","png","jpeg","jpg","bmp","ps","eps","pdf",…)或者18將圖片存檔指令:savePlot("欲儲存檔案名稱",t統(tǒng)計(jì)圖形盒鬚圖（Boxplot）>par(mfrow=c(2,2))

#par指令是將圖形分成左右兩個(gè)位置；mfrow表示分割是依據(jù)列來做切割

>boxplot(data$wt)#繪製weight變項(xiàng)的boxplot>boxplot(data$wt,horizontal=T,ylab="weight",main="HorizontalBoxPlot")

#horizontal=T表示畫成水平的盒子圖；main,xlab,ylab後面接的字串 分別代表圖形的標(biāo)題、x座標(biāo)、y座標(biāo)的名稱，col為圖形顏色的指令>boxplot(split(data$wt,data$sex),col=c(3,4),xlab="sex",ylab="weight")

#依照性別畫圖，並圖上顏色>boxplot(data$wt~data$sex,col=c(“red”,“yellow”),xlab=“sex”,ylab=“weight”)

#另一種依照類別(性別)畫圖的表示法#split函數(shù)的第二個(gè)變數(shù)，或是~後面接的變數(shù)，皆是代表要依此分群分類的資料統(tǒng)計(jì)圖形盒鬚圖（Boxplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot）Practice請畫出資料“airquality”中，“Temp”的盒鬚圖。請根據(jù)不同月份，畫出資料“airquality”中，“Temp”的盒鬚圖。(用不同顏色代表不同月份，X軸名稱為“Month”，Y軸名稱為“Temperature”)請說明盒鬚圖的結(jié)果21Practice請畫出資料“airquality”中，“Te統(tǒng)計(jì)圖形散佈圖（Scatterplot）用途與特性：描述兩個(gè)變數(shù)、或兩組資料之間的關(guān)係或趨勢。指令： >plot(變數(shù)名稱1,變數(shù)名稱2)統(tǒng)計(jì)圖形散佈圖（Scatterplot）散佈圖(Scatterplot)plot(weight,high)23散佈圖(Scatterplot)plot(weight,統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplotmatrix）散佈圖矩陣(scatterplotmatrix)當(dāng)資料有三個(gè)變數(shù)以上，可以將資料中兩兩變數(shù)之間的關(guān)係，用散佈圖矩陣呈現(xiàn)。指令：

>pairs(資料檔名稱)以鳶尾花為例 >data(iris) >pairs(iris)統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplotmatrix）散佈圖矩陣?yán)枚喟l(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件散佈圖(Scatterplot)plot(data1)26將data1中的所有變數(shù)，兩兩配對畫出來散佈圖(Scatterplot)plot(data1)2Practice請將Surgical的資料讀入R看看共有幾個(gè)人的資料，每個(gè)人的資料收集了幾個(gè)變數(shù)請畫出clot與prog的散佈圖27Practice請將Surgical的資料讀入R27散佈圖中可以設(shè)定的參數(shù)（Scatterplot）指令說明main=加入主要標(biāo)題sub=加入下標(biāo)題（放在圖最底下）xlab=ylab=宣告X軸（Y軸）的變數(shù)xlim=ylim=界定X軸（Y軸）的上界及下界ex:xlim=c(1,10)散佈圖中可以設(shè)定的參數(shù)（Scatterplot）指令說明m散佈圖中可以設(shè)定的參數(shù)（Scatterplot）指令說明type=說明圖形的種類。“p”:描點(diǎn)，“l(fā)”：畫線，“b”：同時(shí)描點(diǎn)及畫線，“o”：和“b”相同，但線會蓋過點(diǎn)，“h”：點(diǎn)的座標(biāo)用垂直的線表示，“s”：stairstepplot，“n”：只有座標(biāo)軸lty=標(biāo)明線的種類。1:solid，2：dashed，3：dotted，4：dotdash，5：longdash，6：twodashpch=設(shè)定點(diǎn)的形式，共有25種內(nèi)設(shè)的形式（1～25）。另外，也可以自行輸入想要的形式，如：“*”。col=設(shè)定顏色，可以寫顏色的英文名稱或數(shù)字bg＝設(shè)定圖的背景顏色散佈圖中可以設(shè)定的參數(shù)（Scatterplot）指令說明t圖形的種類(type=)plot(data2$weight,data2$high,type="p",main="type='p'")plot(data2$weight,data2$high,type="l",main="type='l'")plot(data2$weight,data2$high,type="b",main="type='b'")plot(data2$weight,data2$high,type="o",main="type='o'")plot(data2$weight,data2$high,type="h",main="type='h'")plot(data2$weight,data2$high,type="s",main="type='s'")30圖形的種類(type=)plot(data2$weight,3131標(biāo)明線的種類(lty=)plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=1,main="lty=1")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=2,main="lty=2")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=3,main="lty=3")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=4,main="lty=4")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=5,main="lty=5")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=6,main="lty=6")32標(biāo)明線的種類(lty=)plot(data2$weight3333設(shè)定點(diǎn)的型式(pch=)可選擇的型式plot(data2$weight,data2$high,pch=1,main="pch=1")plot(data2$weight,data2$high,pch=2,main="pch=2")plot(data2$weight,data2$high,pch=3,main="pch=3")plot(data2$weight,data2$high,pch="%",main="pch='%'")plot(data2$weight,data2$high,pch="*",main="pch='*'")plot(data2$weight,data2$high,pch="@",main="pch='@'")34onlyavailableongraphsheet設(shè)定點(diǎn)的型式(pch=)可選擇的型式34onlyavail3535Color

36Color36Practice在Surgical資料中，用三種不同的點(diǎn)畫出clot與prog的散佈圖37Practice在Surgical資料中，用三種不同的點(diǎn)畫將兩變數(shù)畫在同一張圖上（Scatterplot）若想將兩個(gè)變數(shù)畫在同一張圖上指令說明points將另一個(gè)變數(shù)的點(diǎn)加在圖上lines將資料用線連起來加在圖上ablineabline(a,b)：加一條斜率為b，截距為a的直線abline(h=y)：加一條Y＝y(tǒng)的水平線abline(v=x)：加一條X＝x的水平線legend加入說明，用來表示圖中線或點(diǎn)代表的變數(shù)title加入標(biāo)題將兩變數(shù)畫在同一張圖上（Scatterplot）若想將兩個(gè)Example1將data1中high與weight依男女分別畫在同一張圖上39因?yàn)槟猩纳砀呓殪?57~182，體重介於54~94，先畫男生的身高-體重散佈圖，X與Y的範(fàn)圍會被男生的資料決定(女生身高介於149~175，體重介於41~46)Example1將data1中high與weight依男女Example1plot(high_sex$"M",weight_sex$"M",xlim=c(140,190),ylim=c(40,100),pch=3,col=3)points(high_sex$"F",weight_sex$"F",pch=4,col=6)plot(high_sex$"M",weight_sex$"M",xlim=range(high),ylim=range(weight),pch=3,col=3)points(high_sex$"F",weight_sex$"F",pch=4,col=6)40Example1plot(high_sex$"M",wei加入註解legend(X的頂點(diǎn),

Y的頂點(diǎn),legend=c(欲加入的註解),

pch=c(使用的點(diǎn)的型式),

col=c(使用的顏色),lty=c(使用的線的種類))

Ex:legend(150,95,legend=c("Male","Female"),pch=c(3,4),col=c(3,6))41加入註解legend(X的頂點(diǎn),Y的頂點(diǎn),legend=Example142

(150,95)可以很明顯看出來，女生比男生輕、身高較不高Q:有線性關(guān)係嗎?Example142(150,95)可以很明顯看出來，女Example243若已知身高與體重的關(guān)係為weight=-113.5+1.05high，將這一條迴歸線加在圖中abline(截距，斜率)abline(-113.5,1.05,col="purple")Example243若已知身高與體重的關(guān)係為weight=Example2

44Example244Practice在Surgical資料中，依男女畫出clot與prog的散佈圖(gender=0:male;gender=1:gemale)，男女請用不同顏色及標(biāo)示，並加入註解標(biāo)明男女。假設(shè)clot與prog的關(guān)係為porg=57.75+0.95clot，請將此迴歸線標(biāo)示於圖上45Practice在Surgical資料中，依男女畫出cloExample346資料TemperatureMonth記錄臺灣26區(qū)域，一月到十二月的平均溫度將A、B、C三地的每月平均溫度畫在同一張圖上Example346資料TemperatureMonth記Practice47將D、E、F三地的每月平均溫度畫在同一張圖上用不同顏色及線條標(biāo)明D、E、F三地，並加註解Practice47將D、E、F三地的每月平均溫度畫在同一統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Histogram）Author:WilliamPlayfair(1759-1823)為數(shù)據(jù)圖學(xué)的先驅(qū)。用途與特性：描述資料的分佈。作法：決定組距(continuousdata)或是類別數(shù)(categorical/discretedata)，計(jì)算各組的個(gè)數(shù)，直方圖的寬度為資料的組距；高度即各組的個(gè)數(shù)、或所佔(zhàn)的百分比。R指令:hist(變數(shù)名稱,…)統(tǒng)計(jì)圖形（Histogram）Author:Williamhist()hist(x,breaks="Sturges",freq=NULL,col=NULL,main=paste("Histogramof",xname),xlim=range(breaks),ylim=NULL,xlab=xname,…)breaks:設(shè)定組距自行設(shè)定:c(…)利用seq(…)設(shè)定分組的組數(shù)(nclass)freq:畫次數(shù)(T)或是相對頻率(F)xlim:X軸取值的範(fàn)圍51hist()hist(x,breaks="Sturges"直方圖(Histogram)hist(high)自動(dòng)給定組距hist(high,breaks=c(140,155,165,170,190))52直方圖(Histogram)hist(high)hist直方圖(Histogram)hist(high,breaks=seq(140,190,10))hist(high,nclass=8)53直方圖(Histogram)hist(high,brea直方圖(Histogram)hist(high)hist(high,freq=F)54直方圖(Histogram)hist(high)hist統(tǒng)計(jì)圖形（Barplot）用途與特性：描述資料的分佈(特別是類別資料)。作法：寬度相同，長度和已知次數(shù)成比例的長方形顯示數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)圖。指令>barplot(變數(shù)名稱)Ex:

>barplot(VADeaths) >barplot(VADeaths,legend=rownames(VADeaths)) >title(main=list("DeathRatesinVirginia",font=4))統(tǒng)計(jì)圖形（Barplot）用途與特性：描述資料的分佈(特別利用多發(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件RandomgenerationfromdistributionNormaldistributionrnorm(n,mean=0,sd=1)Chi-squaredistributionrchisq(n,df,ncp=0)Studenttdistributionrt(n,df)Fdistributionrf(n,df1,df2)Binomialdistributionrbinom(n,size,prob)Poissondistributionrpois(n,lambda)Uniformdistributionrunif(n,min=0,max=1)RandomgenerationfromdistribRandomgenerationfromdistributionRandomgenerationfromdistrib利用多發(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件機(jī)率分佈相關(guān)的指令Normaldistribution常態(tài)分佈dnorm(x,mean=0,sd=1)x值所對應(yīng)的密度pnorm(q,mean=0,sd=1)q值所對應(yīng)的累積機(jī)率qnorm(p,mean=0,sd=1)累積機(jī)率值為p所對應(yīng)的數(shù)值rnorm(n,mean=0,sd=1)利用常態(tài)分佈產(chǎn)生n個(gè)隨機(jī)亂數(shù)機(jī)率分佈相關(guān)的指令Normaldistribution常繪製機(jī)率密度函數(shù)圖#===NormalProbabilitydistribution===#x=c(-250:250)/50a=dnorm(x,mean=0,sd=1)b=dnorm(x,mean=0,sd=2^0.5)c=dnorm(x,mean=0,sd=0.5^(0.5))dd=dnorm(x,mean=2,sd=1)plot(x,c,pch="+")points(x,b,pch="-",col="blue")points(x,a,col="red",pch="*")points(x,dd,pch="^",col="Green")legend(-5,0.55,legend=c("mean=0var=1","mean=0var=2","mean=0var=0.5","mean=2var=1"),pch=c("*","-","+","^"),col=c("red","blue","black","Green"))繪製機(jī)率密度函數(shù)圖#===NormalProbabilit利用多發(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件另一種繪製機(jī)率密度函數(shù)圖的方法x=c(-250:250)/50matplot(x,outer(x,c(0.5,1,2),function(x,sd)dnorm(x,0,sd)),

lty=1:3,type=c("l","l","l"),ylab="",col=c("black","red","blue"))matlines(x,outer(x,c(-1,2),function(x,mu)dnorm(x,mu,1)),lty=4:5,type=c("l","l","l"),ylab="",col=c("green","purple"))legend(1.5,0.8,c("N(0,0.5)","N(0,1)","N(0,2)","N(-1,1)","N(-2,1)"),lty=1:5,col=c("black","red","blue","green","purple"))另一種繪製機(jī)率密度函數(shù)圖的方法x=c(-250:250)/5另一種繪製機(jī)率密度函數(shù)圖的方法matplot:將矩陣(x,y)依據(jù)行的資料，畫成圖形。指令：matplot(x,y,其餘圖形的設(shè)定指令)；在此y是利用outer指令產(chǎn)生。outer:利用函數(shù)function產(chǎn)生一個(gè)矩陣，亦即生成(x,y)>指令：outer(x,y,function)function:自訂函數(shù)。指令：function(自訂變數(shù)名稱)表示式或公式。matlines:增加不同圖形於matplot上面。matpoints:同上。另一種繪製機(jī)率密度函數(shù)圖的方法matplot:將矩陣(x,利用多發(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件Exampleofmatplottable(iris$Species)#isdata.framewith'Species'factoriS<-iris$Species==“setosa”#邏輯變數(shù)iV<-iris$Species=="versicolor"#邏輯變數(shù)op<-par(bg=“bisque”)#背景是燒陶的顏色matplot(c(1,8),c(0,4.5),type="n",xlab="Length",ylab="Width",main=“PetalandSepalDimensionsinIrisBlossoms”)#type=“n”表示座標(biāo)軸matpoints(iris[iS,c(1,3)],iris[iS,c(2,4)],pch=c("s","S"),col=c(2,4))matpoints(iris[iV,c(1,3)],iris[iV,c(2,4)],pch=("v","V"),col=c(2,4))legend(1,4,c("SetosaPetals","SetosaSepals","VersicolorPetals","VersicolorSepals"),pch="sSvV",col=rep(c(2,4),2))Exampleofmatplottable(iris$S繪製機(jī)率密度函數(shù)圖繪製Beta分佈機(jī)率密度函數(shù)圖形將Beta(1,1),Beta(1,2),Beta(1,0.5),Beta(3,2),Beta(4,4),Beta(0.5,0.25)繪製在同一張圖上繪製機(jī)率密度函數(shù)圖繪製Beta分佈機(jī)率密度函數(shù)圖形利用多發(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件統(tǒng)計(jì)圖形圖形控制說明例子高階繪圖函數(shù)自動(dòng)生成新的座標(biāo)軸plot()hist()低階繪圖函數(shù)增加點(diǎn)或線至原有的圖上points()abline()繪圖參數(shù)控制一頁圖的所有細(xì)節(jié)par(mfrow=c(2,1))par(cex=0.5)參數(shù)類型說明例子高階參數(shù)必須在高階繪圖函數(shù)下設(shè)定xlab,type版面編排參數(shù)可以在高階繪圖函數(shù)或是par()函數(shù)下設(shè)定cex,col一般參數(shù)必須透過par()函數(shù)才能設(shè)定fig,mfrow統(tǒng)計(jì)圖形圖形控制說明例子高階繪圖函數(shù)自動(dòng)生成新的座標(biāo)軸plo低階繪圖函數(shù)指令說明例子text可增加文字於設(shè)定位置plot(1:10,type="n")text(2,2,"Hi,CWB!")text(locator(1),"Hi")box產(chǎn)生座標(biāo)軸框框box()rect產(chǎn)生新的矩形rect(-3,-3,3,3)new

增加高階繪圖函數(shù)的圖到現(xiàn)有的圖上plot(1:10,ylab="")par(new=T)plot(10:1,ylab="")axis可增加座標(biāo)軸及修改刻度表示顏色等等細(xì)節(jié)par(mfrow=c(2,2))plot(1:10)plot(1:10,axes=F)axis(1)axis(2,lty=2,col="red")axis(3,at=c(5,9),labels=c("A","B"))box()低階繪圖函數(shù)指令說明例子text可增加文字於設(shè)定位置plot低階繪圖函數(shù)指令說明例子srt,crt設(shè)定文字或符號旋轉(zhuǎn)的角度plot(1:10,type="n")text(2,2,"srt=90",srt=90)text(4,4,"srt=0",srt=0)cex設(shè)定文字或符號大小par(mfrow=c(2,1))plot(1:10)plot(1:10,cex=0.5)cex.axiscex.labcex.maincex.sub

設(shè)定座標(biāo)軸文字大小設(shè)定lab文字大小設(shè)定標(biāo)題文字大小設(shè)定子標(biāo)題文字大小par(mfrow=c(2,1))plot(1:10,main=”1:10”)plot(1:10,main=”1:10”,cex.axis=0.5,cex.lab=0.5,cex.main=0.5)font指定文字字型par(mfrow=c(1,1))plot(1:10,type="n")text(2,2,"plain",font=1)text(4,4,"boldface",font=2)text(6,6,"italic",font=3)text(8,8,"bolditalic",font=4)低階繪圖函數(shù)指令說明例子srt,crt設(shè)定文字或符號旋轉(zhuǎn)的低階繪圖函數(shù)指令說明例子las控制label的方向par(mfrow=c(2,2))plot(1:10,las=0,main="las=0")plot(1:10,las=1,main="las=1")plot(1:10,las=2,main="las=2")plot(1:10,las=3,main="las=3")bty控制box的形式par(mfrow=c(2,3))plot(1:10,main='bty="o"')plot(1:10,bty="n",main='bty="n"')plot(1:10,bty="c",main='bty="c"')plot(1:10,bty="l",main='bty="l"')plot(1:10,bty="7",main='bty="7"')plot(1:10,bty="7",main='bty="u"')bg背景顏色par(bg="lightgray")new

設(shè)定點(diǎn)、線、文字等顏色par(mfrow=c(1,1))plot(1:10,col=1:10,pch=1:10,cex=1:10)低階繪圖函數(shù)指令說明例子las控制label的方向parExample-text()畫出data1中，身高體重的散佈圖，並標(biāo)示出其迴歸線(weight=-113.5+1.05high)73Example-text()畫出data1中，身高體重的散佈Practice畫出Surgicaldata中，clot與prog的散佈圖，並標(biāo)示出其迴歸線(porg=57.75+0.95clot)74Practice畫出Surgicaldata中，clotExample-cex75設(shè)定字形大小Example-cex75設(shè)定字形大小axis()修改座標(biāo)軸之文字、刻度、顏色…axis(side,at=NULL,labels=TRUE,tick=TRUE,lty="solid",lwd=1,col=NULL,...)side:1=below,2=left,3=aboveand4=rightat:要修改的位置labels:修改座標(biāo)軸刻度，可以是數(shù)字或文字tick:alogicalvaluespecifyingwhethertickmarksandanaxislineshouldbedrawnbox():產(chǎn)生座標(biāo)軸框框76axis()修改座標(biāo)軸之文字、刻度、顏色…76Examplepar(mfrow=c(1,2))boxplot(split(clot,gender))boxplot(split(clot,gender),axes=F)axis(1,1:2,labels=c("male","female"))axis(2,tick=F)box()

77Examplepar(mfrow=c(1,2))77Practice畫出Surgicaldata中，不同Dum1的clot之盒鬚圖（X軸之標(biāo)示為Dum1=0與Dum1=1）78Practice畫出Surgicaldata中，不同DuTable計(jì)算離散型資料的次數(shù)分配表R函數(shù)：table(變數(shù)1,變數(shù)2,變數(shù)3,…)79Table計(jì)算離散型資料的次數(shù)分配表79Practice計(jì)算Surgicaldata中，男女的人數(shù)分別列出男女接受Dum1治療的人數(shù)80Practice計(jì)算Surgicaldata中，男女的人長條圖（barchart ）描述離散型資料之次數(shù)分配barplot(height,width=1,beside=FALSE,horiz=FALSE,density=NULL,main=NULL,sub=NULL,xlab=NULL,ylab=NULL,xlim=NULL,ylim=NULL,...)height:eitheravectorormatrixofvaluesdescribingthebarswhichmakeuptheplotwidth:barwidthsbeside:若height為矩陣，beside=T會將不同變數(shù)之長條圖並列81長條圖（barchart ）描述離散型資料之次數(shù)分配81Example82Example82Examplebarplot(table(sex,bt),beside=F,legend=T,col=c("pink","skyblue"))barplot(table(sex,bt),beside=F,col=c("pink","skyblue"))legend(1,10,legend=c("F","M"),pch=15,col=c("pink","skyblue"))83Examplebarplot(table(sex,bt),Examplebarplot(table(sex,bt),beside=T,legend=T,col=c(3,7))84Examplebarplot(table(sex,bt),Examplebarplot(table(sex,bt),beside=T,legend=T,horiz=T,col=c(4,6))85Examplebarplot(table(sex,bt),Practice畫出data1中，居住區(qū)域之長條圖畫出data1中，血型與居住區(qū)域之長條圖（上下堆疊、左右相依、水平）86Practice畫出data1中，居住區(qū)域之長條圖86在長條圖上標(biāo)示個(gè)數(shù)cc=barplot(table(sex,bt),legend=T,ylim=c(0,12))text(cc,colSums(table(sex,bt))+0.1,colSums(table(sex,bt)))87在長條圖上標(biāo)示個(gè)數(shù)cc=barplot(table(sex,Examplekk=barplot(table(sex,bt),beside=T,legend=T,col=c("pink","skyblue"),ylim=c(0,9))text(kk,table(sex,bt)+0.1,table(sex,bt))88Examplekk=barplot(table(sex,btPractice畫出data1中，居住區(qū)域之長條圖，並標(biāo)示出其個(gè)數(shù)。畫出data1中，血型與居住區(qū)域之長條圖，並標(biāo)示出其個(gè)數(shù)。89Practice畫出data1中，居住區(qū)域之長條圖，並標(biāo)Homework在TemperatureMonth資料中請將A、B、C三地的各月平均氣溫用不同色的線畫出來將X軸的標(biāo)示（1-12）改成月份（中英文皆可）在圖中空白位置標(biāo)上學(xué)號90Homework在TemperatureMonth資料中90R繪圖功能R繪圖功能統(tǒng)計(jì)繪圖類別資料:barchart,piechart連續(xù)資料:stem-and-leafplot,histogram,

box

plot,

scatter

plot,…

92統(tǒng)計(jì)繪圖類別資料:barchart,piechart統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）Author:JohnW.Tukey.References:Tukey(1977)andVellemanandHoaglin(1981).用途與特性：莖葉圖主要是用來描述資料分佈的型態(tài)，和直方圖具有一樣的性質(zhì)，但卻比直方圖多了「保留原始資料」(keeptheoriginaldata)的特性。作法：決定stem（樹幹、主幹）的數(shù)值：可想像是直方圖的組距（如：95，stem記為9；若資料數(shù)值為985，stem記為98）。決定leaf（樹葉）：通常都是數(shù)值資料的最後一個(gè)位數(shù)；定好後將資料每一筆值依序填入莖葉圖的表中（如：95，leaf記為5；若資料數(shù)值為985，leaf記為5）。計(jì)算各組次數(shù)(frequency)：填完後記錄各組的個(gè)數(shù)。統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）Author:Joh統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）優(yōu)點(diǎn)1：可呈現(xiàn)實(shí)際的觀測值。優(yōu)點(diǎn)2：可以由此得知資料的排序(order)，而有序統(tǒng)計(jì)量(orderstatistics)對於統(tǒng)計(jì)分析與推論上，是有很大的幫助。此外，知道資料的排序，就可得知各個(gè)資料所屬的樣本百分比(samplepercentiles)。延伸圖形1：Orderedstem-and-leafdisplay:將原先的莖葉圖，在樹葉部分的數(shù)值加以排序。延伸圖形2：將原先的stem組距縮短，用符號（如：＊O）表示。要注意的是：資料分的組數(shù)太多，圖型會比較不平滑，可能大部分的組只有少少的觀測值，但若組數(shù)太少，所有資料又會集中在某一組；這兩種情況，都比較無法看出資料集中或是分散的趨勢。缺點(diǎn)：適合數(shù)據(jù)較少的資料。R指令：

>stem(變數(shù)名稱)統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）優(yōu)點(diǎn)1：可呈現(xiàn)實(shí)際的觀統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）莖葉圖（Stem-and-Leaf）統(tǒng)計(jì)圖形（Stem-and-Leaf）莖葉圖（Stem-anPractice畫出data2中，身高的莖葉圖96Practice畫出data2中，身高的莖葉圖6統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot)用途與特性：固定資料的尺度位置，利用樣本產(chǎn)生之統(tǒng)計(jì)量（最小值minimum、第一四分位數(shù)firstquartile、中位數(shù)median、第三四分位數(shù)thirdquartile、最大值maximum）來描繪資料的分佈。主要是利用資料尺度固定的特性，用統(tǒng)計(jì)量所在的位置來比較兩組以上資料分佈及差異，並察看資料的離散程度，圖形所呈現(xiàn)的訊息比莖葉圖或直方圖少。作法：確定資料的尺度。求資料之最小值minimum(min)、第一四分位數(shù)firstquartile(Q1)、中位數(shù)median(Q2)、第三四分位數(shù)thirdquartile(Q3)、最大值maximum(max)。第一四分位數(shù)firstquartile、第三四分位數(shù)thirdquartile分別代表箱子的兩端，中位數(shù)median所在的位置畫一條線，將箱子切為兩半從第一四分位數(shù)的位置畫一條線，延伸至最小值；從第三四分位數(shù)的位置畫一條線，延伸至最大值。統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot)用途與特性：固定資料的尺度位置，統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot)其他：Interquartilerange四分位距（IQR）：IQR＝Q3-Q1第三與第一四分位數(shù)的差距；即箱子的總長度。Outlier

離群值：也可稱為極端值，若一組資料有極端值的存在，將會影響資料分佈的型態(tài)，對於某些統(tǒng)計(jì)量（如：平均數(shù)）也會有很大的影響。Tukey利用IQR來判別資料是否具有離群值，他訂立了幾個(gè)衡量的量與標(biāo)準(zhǔn)(Ch6.1p.330-331)：Innerfence(內(nèi)部柵欄)：距離Q1及Q3一點(diǎn)五倍IQR的位置。Outerfence(外部柵欄)：距離Q1及Q3三倍IQR的位置。Suspectedoutliers：落在innerfence與outerfence之間的資料為疑似離群值。Outliers:落在outerfence之外的資料為離群值。R指令：

>boxplot(變數(shù)名稱1)統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot)其他：99XX*oMedianQ1Q3InnerFenceInnerFenceOuterFenceOuterFenceInterquartileRangeSmallestdatapointnotbelowinnerfenceLargestdatapointnotexceedinginnerfenceSuspectedoutlierOutlierQ1-3(IQR)Q1-1.5(IQR)Q3+1.5(IQR)Q3+3(IQR)ElementsofaBoxPlot盒鬚圖(boxplot)9XX*oMedianQ1Q3InnerInnerOuter盒鬚圖(boxplot)boxplot(high)boxplot(c(high,200))100盒鬚圖(boxplot)boxplot(high)boxPractice畫出data2中，體重的盒鬚圖101Practice畫出data2中，體重的盒鬚圖11分割資料繪圖男女身高的分佈可能不同，想要將男女分開畫圖boxplot(split(high,sex))boxplot(high~sex)102Split分割資料繪圖男女身高的分佈可能不同，想要將男女分開畫圖12SPractice依照性別，畫出data2中，體重的盒鬚圖103Practice依照性別，畫出data2中，體重的盒鬚圖1盒鬚圖(boxplot)boxplot(high,horizontal=T)104畫成水平的盒鬚圖盒鬚圖(boxplot)boxplot(high,hor盒鬚圖(boxplot)boxplot(split(high,sex),

col=c(3,4),

xlab=“gender”,

ylab=“high”,

main="Boxplot")105給男女不同的顏色y座標(biāo)的名稱圖形的標(biāo)題X座標(biāo)的名稱盒鬚圖(boxplot)15給男女不同的顏色y座標(biāo)的名稱盒鬚圖(boxplot)boxplot(split(high,sex),col=c("red","yellow"),xlab="gender",ylab="high",main="Boxplot")106除了數(shù)字之外，也可以用文字表示盒鬚圖(boxplot)16除了數(shù)字之外，也可以用文字表Practice依照性別，畫出data2中，體重的盒鬚圖，命名x軸為sex，y軸為weight，並用不同顏色分別男女。將此圖命名為“Boxplotofweight”。107Practice依照性別，畫出data2中，體重的盒鬚圖，將圖片存檔指令:

savePlot("欲儲存檔案名稱",type=c("wmf","emf","png","jpeg","jpg","bmp","ps","eps","pdf",…)或者108將圖片存檔指令:savePlot("欲儲存檔案名稱",t統(tǒng)計(jì)圖形盒鬚圖（Boxplot）>par(mfrow=c(2,2))

#par指令是將圖形分成左右兩個(gè)位置；mfrow表示分割是依據(jù)列來做切割

>boxplot(data$wt)#繪製weight變項(xiàng)的boxplot>boxplot(data$wt,horizontal=T,ylab="weight",main="HorizontalBoxPlot")

#horizontal=T表示畫成水平的盒子圖；main,xlab,ylab後面接的字串 分別代表圖形的標(biāo)題、x座標(biāo)、y座標(biāo)的名稱，col為圖形顏色的指令>boxplot(split(data$wt,data$sex),col=c(3,4),xlab="sex",ylab="weight")

#依照性別畫圖，並圖上顏色>boxplot(data$wt~data$sex,col=c(“red”,“yellow”),xlab=“sex”,ylab=“weight”)

#另一種依照類別(性別)畫圖的表示法#split函數(shù)的第二個(gè)變數(shù)，或是~後面接的變數(shù)，皆是代表要依此分群分類的資料統(tǒng)計(jì)圖形盒鬚圖（Boxplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Boxplot）Practice請畫出資料“airquality”中，“Temp”的盒鬚圖。請根據(jù)不同月份，畫出資料“airquality”中，“Temp”的盒鬚圖。(用不同顏色代表不同月份，X軸名稱為“Month”，Y軸名稱為“Temperature”)請說明盒鬚圖的結(jié)果111Practice請畫出資料“airquality”中，“Te統(tǒng)計(jì)圖形散佈圖（Scatterplot）用途與特性：描述兩個(gè)變數(shù)、或兩組資料之間的關(guān)係或趨勢。指令： >plot(變數(shù)名稱1,變數(shù)名稱2)統(tǒng)計(jì)圖形散佈圖（Scatterplot）散佈圖(Scatterplot)plot(weight,high)113散佈圖(Scatterplot)plot(weight,統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplotmatrix）散佈圖矩陣(scatterplotmatrix)當(dāng)資料有三個(gè)變數(shù)以上，可以將資料中兩兩變數(shù)之間的關(guān)係，用散佈圖矩陣呈現(xiàn)。指令：

>pairs(資料檔名稱)以鳶尾花為例 >data(iris) >pairs(iris)統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplotmatrix）散佈圖矩陣?yán)枚喟l(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件散佈圖(Scatterplot)plot(data1)116將data1中的所有變數(shù)，兩兩配對畫出來散佈圖(Scatterplot)plot(data1)2Practice請將Surgical的資料讀入R看看共有幾個(gè)人的資料，每個(gè)人的資料收集了幾個(gè)變數(shù)請畫出clot與prog的散佈圖117Practice請將Surgical的資料讀入R27散佈圖中可以設(shè)定的參數(shù)（Scatterplot）指令說明main=加入主要標(biāo)題sub=加入下標(biāo)題（放在圖最底下）xlab=ylab=宣告X軸（Y軸）的變數(shù)xlim=ylim=界定X軸（Y軸）的上界及下界ex:xlim=c(1,10)散佈圖中可以設(shè)定的參數(shù)（Scatterplot）指令說明m散佈圖中可以設(shè)定的參數(shù)（Scatterplot）指令說明type=說明圖形的種類?！皃”:描點(diǎn)，“l(fā)”：畫線，“b”：同時(shí)描點(diǎn)及畫線，“o”：和“b”相同，但線會蓋過點(diǎn)，“h”：點(diǎn)的座標(biāo)用垂直的線表示，“s”：stairstepplot，“n”：只有座標(biāo)軸lty=標(biāo)明線的種類。1:solid，2：dashed，3：dotted，4：dotdash，5：longdash，6：twodashpch=設(shè)定點(diǎn)的形式，共有25種內(nèi)設(shè)的形式（1～25）。另外，也可以自行輸入想要的形式，如：“*”。col=設(shè)定顏色，可以寫顏色的英文名稱或數(shù)字bg＝設(shè)定圖的背景顏色散佈圖中可以設(shè)定的參數(shù)（Scatterplot）指令說明t圖形的種類(type=)plot(data2$weight,data2$high,type="p",main="type='p'")plot(data2$weight,data2$high,type="l",main="type='l'")plot(data2$weight,data2$high,type="b",main="type='b'")plot(data2$weight,data2$high,type="o",main="type='o'")plot(data2$weight,data2$high,type="h",main="type='h'")plot(data2$weight,data2$high,type="s",main="type='s'")120圖形的種類(type=)plot(data2$weight,12131標(biāo)明線的種類(lty=)plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=1,main="lty=1")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=2,main="lty=2")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=3,main="lty=3")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=4,main="lty=4")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=5,main="lty=5")plot(data2$weight,data2$high,type="l",lty=6,main="lty=6")122標(biāo)明線的種類(lty=)plot(data2$weight12333設(shè)定點(diǎn)的型式(pch=)可選擇的型式plot(data2$weight,data2$high,pch=1,main="pch=1")plot(data2$weight,data2$high,pch=2,main="pch=2")plot(data2$weight,data2$high,pch=3,main="pch=3")plot(data2$weight,data2$high,pch="%",main="pch='%'")plot(data2$weight,data2$high,pch="*",main="pch='*'")plot(data2$weight,data2$high,pch="@",main="pch='@'")124onlyavailableongraphsheet設(shè)定點(diǎn)的型式(pch=)可選擇的型式34onlyavail12535Color

126Color36Practice在Surgical資料中，用三種不同的點(diǎn)畫出clot與prog的散佈圖127Practice在Surgical資料中，用三種不同的點(diǎn)畫將兩變數(shù)畫在同一張圖上（Scatterplot）若想將兩個(gè)變數(shù)畫在同一張圖上指令說明points將另一個(gè)變數(shù)的點(diǎn)加在圖上lines將資料用線連起來加在圖上ablineabline(a,b)：加一條斜率為b，截距為a的直線abline(h=y)：加一條Y＝y(tǒng)的水平線abline(v=x)：加一條X＝x的水平線legend加入說明，用來表示圖中線或點(diǎn)代表的變數(shù)title加入標(biāo)題將兩變數(shù)畫在同一張圖上（Scatterplot）若想將兩個(gè)Example1將data1中high與weight依男女分別畫在同一張圖上129因?yàn)槟猩纳砀呓殪?57~182，體重介於54~94，先畫男生的身高-體重散佈圖，X與Y的範(fàn)圍會被男生的資料決定(女生身高介於149~175，體重介於41~46)Example1將data1中high與weight依男女Example1plot(high_sex$"M",weight_sex$"M",xlim=c(140,190),ylim=c(40,100),pch=3,col=3)points(high_sex$"F",weight_sex$"F",pch=4,col=6)plot(high_sex$"M",weight_sex$"M",xlim=range(high),ylim=range(weight),pch=3,col=3)points(high_sex$"F",weight_sex$"F",pch=4,col=6)130Example1plot(high_sex$"M",wei加入註解legend(X的頂點(diǎn),

Y的頂點(diǎn),legend=c(欲加入的註解),

pch=c(使用的點(diǎn)的型式),

col=c(使用的顏色),lty=c(使用的線的種類))

Ex:legend(150,95,legend=c("Male","Female"),pch=c(3,4),col=c(3,6))131加入註解legend(X的頂點(diǎn),Y的頂點(diǎn),legend=Example1132

(150,95)可以很明顯看出來，女生比男生輕、身高較不高Q:有線性關(guān)係嗎?Example142(150,95)可以很明顯看出來，女Example2133若已知身高與體重的關(guān)係為weight=-113.5+1.05high，將這一條迴歸線加在圖中abline(截距，斜率)abline(-113.5,1.05,col="purple")Example243若已知身高與體重的關(guān)係為weight=Example2

134Example244Practice在Surgical資料中，依男女畫出clot與prog的散佈圖(gender=0:male;gender=1:gemale)，男女請用不同顏色及標(biāo)示，並加入註解標(biāo)明男女。假設(shè)clot與prog的關(guān)係為porg=57.75+0.95clot，請將此迴歸線標(biāo)示於圖上135Practice在Surgical資料中，依男女畫出cloExample3136資料TemperatureMonth記錄臺灣26區(qū)域，一月到十二月的平均溫度將A、B、C三地的每月平均溫度畫在同一張圖上Example346資料TemperatureMonth記Practice137將D、E、F三地的每月平均溫度畫在同一張圖上用不同顏色及線條標(biāo)明D、E、F三地，並加註解Practice47將D、E、F三地的每月平均溫度畫在同一統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Scatterplot）統(tǒng)計(jì)圖形（Histogram）Author:WilliamPlayfair(1759-1823)為數(shù)據(jù)圖學(xué)的先驅(qū)。用途與特性：描述資料的分佈。作法：決定組距(continuousdata)或是類別數(shù)(categorical/discretedata)，計(jì)算各組的個(gè)數(shù)，直方圖的寬度為資料的組距；高度即各組的個(gè)數(shù)、或所佔(zhàn)的百分比。R指令:hist(變數(shù)名稱,…)統(tǒng)計(jì)圖形（Histogram）Author:Williamhist()hist(x,breaks="Sturges",freq=NULL,col=NULL,main=paste("Histogramof",xname),xlim=range(breaks),ylim=NULL,xlab=xname,…)breaks:設(shè)定組距自行設(shè)定:c(…)利用seq(…)設(shè)定分組的組數(shù)(nclass)freq:畫次數(shù)(T)或是相對頻率(F)xlim:X軸取值的範(fàn)圍141hist()hist(x,breaks="Sturges"直方圖(Histogram)hist(high)自動(dòng)給定組距hist(high,breaks=c(140,155,165,170,190))142直方圖(Histogram)hist(high)hist直方圖(Histogram)hist(high,breaks=seq(140,190,10))hist(high,nclass=8)143直方圖(Histogram)hist(high,brea直方圖(Histogram)hist(high)hist(high,freq=F)144直方圖(Histogram)hist(high)hist統(tǒng)計(jì)圖形（Barplot）用途與特性：描述資料的分佈(特別是類別資料)。作法：寬度相同，長度和已知次數(shù)成比例的長方形顯示數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)圖。指令>barplot(變數(shù)名稱)Ex:

>barplot(VADeaths) >barplot(VADeaths,legend=rownames(VADeaths)) >title(main=list("DeathRatesinVirginia",font=4))統(tǒng)計(jì)圖形（Barplot）用途與特性：描述資料的分佈(特別利用多發(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件RandomgenerationfromdistributionNormaldistributionrnorm(n,mean=0,sd=1)Chi-squaredistributionrchisq(n,df,ncp=0)Studenttdistributionrt(n,df)Fdistributionrf(n,df1,df2)Binomialdistributionrbinom(n,size,prob)Poissondistributionrpois(n,lambda)Uniformdistributionrunif(n,min=0,max=1)RandomgenerationfromdistribRandomgenerationfromdistributionRandomgenerationfromdistrib利用多發(fā)病例家族之單倍體資料進(jìn)行遺傳相關(guān)性研究課件機(jī)率分佈相關(guān)的指令Normaldistribution常態(tài)分佈dnorm(x,mean=0,sd=1)x值所對應(yīng)的密度pnorm(q,mean=0,sd=1)q值所對應(yīng)的累積機(jī)率qnorm(p,mean=0,sd=1)累積機(jī)率值為p所對應(yīng)的數(shù)值rnorm(n,mean=0,sd=1)利用常態(tài)分佈產(chǎn)生n個(gè)隨機(jī)亂數(shù)機(jī)率分佈相關(guān)的指令Normaldistribution常繪製機(jī)率密度函數(shù)圖#===NormalProbabilitydistribution===#x=c(-250:250)/50a=dnorm(x,mean=0,sd=1)b=dnorm(x,mean=0,sd=2^0.5)c=dnorm(x,mean=0,sd=0.5^(0.5))dd=dnorm(x,mean=2,sd=1)plot(x,c,pch="+")points(x,b,pch="-",col="blue")points(x,a,col="red",pch="*")points(x,dd,pch="^",col="Green")legend(-5,0.55,legend=c("mean=0var=1","mean=0var=2","mean=0var=0.5","mean=2var=1"