2013统计软件统计方法第3章.ppt

3.4 统计图—切尔诺夫脸 [多维] 通过15个变量来定义脸型、微笑、嘴巴、眼睛、鼻子、耳朵和头发等的长度和宽度将多维数据的特征通过直观的人脸及表情表现出来 在R中，专门给出这样的软件包和函数来进行脸谱的绘制。 先安装软件包aplpack, 然后加载该软件包，通过函数faces()将数据矩阵带入，编绘制出脸谱来。 3.4 统计图—切尔诺夫脸 [多维] install.packages(aplpack); library(aplpack) faces(matrix(sample(1:1000,240),16,15), main=“random faces”,face.type=1) #face.type=0 黑白绘制 3.4 统计图—散布图 [多维] 绘制多维数据中任意两个变量之间的散点图，直观展示多维数据两两之间的趋势关系。 有三种方法绘制散布图： [1] plot(data.frame()) [2] paris(data.frame()) [3] plot(~x+y+z,data=data.frame()) 3.4 统计图—条件散点图 [多维] 函数coplot(expr, data=df)主要用来显示多元数据之间的条件散点图 df=data.frame(hei=rnorm(50,130,10), wei=rnorm(50,30,9), grade=as.factor(sample(3:6,50,replace=TRUE)), class=as.factor(sample(1:3,50,replace=TRUE))) coplot(wei~hei|grade, data=df) coplot(wei~hei|grade+class,data=df) 3.5 叠加图形 3.5 叠加图形 x=runif(100,-1,1) y=runif(100,-1,1) opar=par(no.readonly=TRUE) par(fig=c(0,0.8,0,0.8)) plot(x,y,xlab=x runif,ylab=y runif) par(fig=c(0,0.8,0.55,1),new=TRUE) boxplot(x,horizontal=TRUE,axes=FALSE) par(fig=c(0.65,1,0,0.8),new=TRUE) boxplot(y,axes=FALSE) mtext(叠加图形,side=3,outer=TRUE,line=-3) par(opar) 利用：par函数中的fig=c(x1,x2,y1,y2)和new参数 4 高密度散点图 当数据点重合度很高时，用plot绘制的二维图重叠严重，无法区分二者的关系。 n=10000 x=matrix(rnorm(n,0,0.5),ncol=2) y=matrix(rnorm(n,3,2),ncol=2) plot(x,y,pch=19,xlab=x,ylab=y) 4 高密度散点图 R提供一个smoothScatter()函数，利用核密度估计生成用颜色密度来表示点分布的散点图。 smoothScatter(x,y) 4 高密度散点图 R提供一个hexbin包，plot(hexbin(x,y,xbins=50)) 5 三维散点图 R提供一个scatterplot3d包来实现三维图形的绘制，甚至可以旋转三维图形。 例： (x,y) 落在 [-1,1]*[-1,1]中的随机数，令 z=exp(-x^2+y^2)，绘制三维图 x=runif(100,-1,1) y=runif(100,-1,1) z=exp(-x^2-y^2) scatterplot3d(x,y,z) 5 三维散点图 scatterplot3d(x,y,z,type=h) 5 三维散点图—旋转图 R提供rgl包中的plot3d函数用来通过鼠标旋转坐标轴,这样更有利于理解数据和图形。 plot3d(x,y,z,type=h) 5 三维散点图—旋转图 还可以通过Rcmdr这个包中的scatter3d()函数实现更加美观的旋转三维图形。 scatter3d(x,y,z,type=h) 5 三维散点图—旋转图 还可以通过rgl包实现旋转三维图形。 library(rgl) library(Rcmdr) scatter3d(x,y,z) 第三/四章：作业1 1、画出示意图形 要求： 1. x范围落在[-2，3]，y范围落在[0,5] 2. 坐标刻度间隔为1 3. 主标题为空,子标题为: 二维分布示意图 4. x轴和y轴标