影响用R中的hist（）函数绘制的直方图的变量

在R中，可以绘制直方图并将其属性保存到变量：

> h1=hist(c(1,1,2,3,4,5,5), breaks=0.5:5.5)

然后可以读取这些属性：

> h1
$breaks
[1] 0.5 1.5 2.5 3.5 4.5 5.5

$counts
[1] 2 1 1 1 2

$density
[1] 0.2857143 0.1428571 0.1428571 0.1428571 0.2857143

$mids
[1] 1 2 3 4 5

$xname
[1] "c(1, 1, 2, 3, 4, 5, 5)"

$equidist
[1] TRUE

attr(,"class")
[1] "histogram"

这些属性如何影响直方图？到目前为止，我已经得出以下结论：

h1=hist(c(1,1,2,3,4,5,5,1.5), breaks=0.5:5.5)

$breaks

和

$counts

之间的关系

$breaks

表示打印数据可能下降到的间隔，

$counts

表示下降到该间隔的数据量，例如：

BREAKS  : DENSITY
[0.5-1.5] : 0.2857143 # This interval covers cca 28% of plot
(1.5-2.5] : 0.1428571 # This interval covers cca 14% of plot
(2.5-3.5] : 0.1428571 # This interval covers cca 14% of plot
(3.5-4.5] : 0.1428571 # This interval covers cca 14% of plot
(4.5-5.5] : 0.2857143 # This interval covers cca 28% of plot

[]表示（包括端点）

（）表示（不包括端点）

$breaks

和

$density

之间的关系基本上与上述相同，但以百分比表示，例如：

BREAKS  : DENSITY
[0.5-1.5] : 0.2857143 # This interval covers cca 28% of plot
(1.5-2.5] : 0.1428571 # This interval covers cca 14% of plot
(2.5-3.5] : 0.1428571 # This interval covers cca 14% of plot
(3.5-4.5] : 0.1428571 # This interval covers cca 14% of plot
(4.5-5.5] : 0.2857143 # This interval covers cca 28% of plot

当然，当您将所有这些值相加时，您将得到1：

> sum(h1$density)
[1] 1

以下代表x轴名称：

$xname
[1] "c(1, 1, 2, 3, 4, 5, 5)"

但是剩下的部分做什么，特别是

$mids

$mids
[1] 1 2 3 4 5

$equidist
[1] TRUE

attr(,"class")
[1] "histogram"

另外，

help（hist）

还返回了许多其他文件，它们不应该也列在上面的输出中吗？如果不是，为什么？正如文章中所解释的

默认情况下，仓位计数包括小于或等于仓位的值 右断点并严格大于料仓的左断点 点，但最左侧的箱子除外，该箱子包括其左断点 重点

因此：

h1=hist(c(1,1,2,3,4,5,5,1.5), breaks=0.5:5.5)

将返回直方图，其中1.5分为0.5-1.5区间。一个“解决方法”是将间隔大小设置得更小，例如

h1=hist(c(1,1,2,3,4,5,5,1.5), breaks=seq(0.5,5.5,0.1))

但这对我来说似乎不现实，而且它还为

$counts

和

$density

添加了大量的0，有没有更好的自动方法

除此之外，它还有一个我无法解释的副作用：为什么最后一个示例返回摘要10而不是摘要1

> sum(h1$density)
[1] 10
> h1$density[h1$density>0]
[1] 2.50 1.25 1.25 1.25 1.25 2.50

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问题1$mids和$equidist是什么意思： 从帮助文件：

mids：n个单元的中点

等距：逻辑上的，指示打断之间的距离是否都相同

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问题2：是的，有

h1=hist（c（1,1,2,3,4,5,5,1.5），breaks=0.5:5.5）

1.5将归入0.5-1.5类。如果要将其归入1.5-2.5类别，应使用：

h1=hist(c(1,1,2,3,4,5,5,1.5), breaks=0.49:5.49)

或者更整洁：

h1=hist(c(1,1,2,3,4,5,5,1.5), breaks=0.5:5.5, right=FALSE)

我不确定您想在这里自动化什么，但希望上面的内容能够回答您的问题。如果没有，请让我更清楚地回答你的问题

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第三季度 关于密度是10而不是1，这是因为密度不是频率。从帮助文件：

密度： 值f^（x[i]），作为估计密度值。如果所有（差异（中断）==1），则它们是相对频率计数/n，并且通常满足和[i；f^（x[i]）（b[i+1]-b[i]）=1，其中b[i]=中断[i]

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因此，如果您的休息时间不等于1，那么密度总和将不会等于1。

在发布类似问题之前，请阅读

？[functionname]

。感谢您的回复，我不是英语母语人士，因此即使从帮助中，我也没有领会

mids

背后的想法。若我理解正确，那个么它是特定竖条的中心吗？关于最后一个问题，我发现它将返回1

sum（h$density*diff（h$breaks））

我也不是母语人士，但我的理解是一样的：它是直方图类的中间，如果类是2.5-3.5，中间将是3。