R n’est pas si difficile ! Un tutoriel, partie 12 : Création d’histogrammes et réglage de la largeur des binettes

par David Lillis, Ph.D.

C’est la 12e partie de ma série de tutoriels R : R n’est pas si difficile. Retournez à la partie 11 ou commencez par la partie 1.

Je suis sûr que vous avez entendu dire que R crée de magnifiques graphiques.

C’est vrai, et il n’est pas nécessaire d’être difficile pour le faire. Commençons par un simple histogramme en utilisant la commande hist(), qui est facile à utiliser, mais en fait assez sophistiquée.

D’abord, nous mettons en place un vecteur de nombres, puis nous créons un histogramme.

B <- c(2, 4, 5, 7, 12, 14, 16)
hist(B)

C’était facile, mais vous avez besoin de plus de votre histogramme. Notez que R a décidé d’une largeur de bin appropriée. OK. Maintenant, nous créons un histogramme à partir de toutes les données dans un tableau.

A <- structure(list(James = c(1L, 3L, 6L, 4L, 9L), Robert = c(2L, 5L,
4L, 5L, 12L), David = c(4L, 4L, 6L, 6L, 16L), Anne = c(3L, 5L,
6L, 7L, 6L)), .Names = c("James", "Robert", "David", "Anne"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

attach(A)
A
James Robert David Anne
1 1 2 4 3
2 3 5 4 5
3 6 4 6 6
4 4 5 6 7
5 9 12 16 6

L’astuce consiste à transformer les quatre variables en un seul vecteur et à réaliser un histogramme de tous les éléments.

B <- c(A$James, A$Robert, A$David, A$Anne)
Let’s create a histogram of B in dark green and include axis labels.
hist(B, col="darkgreen", ylim=c(0,10), ylab ="MY HISTOGRAM", xlab

="FREQUENCY")

Cependant, le contrôle du nombre de bacs peut être problématique. Essayez de fixer le nombre de bacs à 6 en utilisant l’argument breaks.

hist(B, col = "red", breaks=6, xlim=c(0,max),
main="My Histogram", las=2, xlab = "Values", cex.lab = 1.3)

.

Vous pouvez voir que R a pris le nombre de bins (6) uniquement à titre indicatif. Cependant, la configuration des bins de l’histogramme comme un vecteur vous donne plus de contrôle sur la sortie. Maintenant, nous configurons les bins comme un vecteur, chaque bin ayant une largeur de quatre unités, et commençant à zéro.

bins<- c(0, 4, 8, 12, 16)
hist(B, col = "blue", breaks=bins, xlim=c(0,max),
main="My Histogram", las=2, xlab = "Values", cex.lab = 1.3)

Nous avons maintenant quatre bacs de la bonne largeur. Ce n’était pas si difficile ! Dans la partie 13, nous examinerons d’autres techniques de traçage dans R.

A propos de l’auteur : David Lillis a enseigné R à de nombreux chercheurs et statisticiens. Sa société, Sigma Statistics and Research Limited, propose à la fois des cours en ligne et des ateliers en face à face sur R, ainsi que des services de codage en R. David est titulaire d’un doctorat en statistiques appliquées.

Getting Started with R

Kim aborde l’utilisation du logiciel statistique R pour la manipulation des données, le calcul, et l’affichage graphique.

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