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CS代写|R语言代写R language代考|Summaries
The summaries discussed in this section can be superimposed on raw data plots, or plotted on their own. Beware, that if scale limits are manually set, the summaries will be calculated from the subset of observations within these limits. Scale limits can be altered when explicitly defining a scale or by means of functions $\times 1 i \mathrm{m()}$ and ylimo. See section $7.9$ on page 272 for an explanation of how coordinate limits can be used to zoom into a plot without excluding of $x$ and $y$ values from the data.
It is possible to summarize data on the fly when plotting. We describe in the same section the calculation of measures of central tendency and of variation, as stat_summary() allows them to be calculated simultaneously and added together with a single layer.
For use in the examples, we generate some normally distributed artificial data.
fake. data <- data. frame
$y=c($ rnorm $(10$, mean $=2,5 d=0.5)$,
rnorm $(10$, mean $=4, s \mathrm{~d}=0.7))$,
group $=\operatorname{factor}\left(c\left(\operatorname{rep}\left({ }^{\prime \prime} A^{\prime \prime}, 10\right), \operatorname{rep}\left({ }^{\prime \prime} B^{\prime \prime}, 10\right)\right)\right)$
)
We will reuse a “base” scatter plot in a series of examples, so that the differences are easier to appreciate. We first add just the mean. In this case, we need to pass as an argument to stat_summary(), the geom to use, as the default one, geom_pointrange(), expects data for plotting error bars in addition to the mean. This example uses a hyphen character as the constant value of shape (see the example for geom_point() on page 219 on the use of digits as shape). Instead of passing “mean” as an argument to parameter fun (earlier called fun.y), we can pass, if desired, other summary functions like “median”. In the case of these functions that return a single computed value, we pass them, or character strings with their names, as an argument to parameter fun.
CS代写|R语言代写R language代考|Frequencies and counts
When the number of observations is rather small, we can rely on the density of graphical elements to convey the density of the observations. For example, scatter plots using well-chosen values for a7pha can give a satisfactory impression of the density. Rug plots, described in section $7.4 .2$ on page 221 , can also satisfactorily convey the density of observations along $x$ and/or $y$ axes. Such approaches do not involve computations, while the statistics described in this section do. Frequencies by value-range (or bins) and empirical density functions are summaries especially useful when the number of observations is large. These summaries can be computed in one or more dimensions.
Histograms are defined by how the plotted values are calculated. Although histograms are most frequently plotted as bar plots, many bar or “column” plots are not histograms. Although rarely done in practice, a histogram could be plotted using a different geometry using stat_bin(), the statistic used by default by geom_histogram(). This statistic does binning of observations before computing frequencies, and is suitable for continuous $x$ scales. When a factor is mapped to $\mathrm{x}$, stat_count() should be used, which is the default stat for geom_bar(). These two geometries are described in this section about statistics, because they default to using statistics different from stat_identity() and consequently summarize the data.
As before, we generate suitable artificial data.
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本节中讨论的摘要可以叠加在原始数据图上，或单独绘制。请注意，如果手动设置比例限制，则将根据这些限制内的观察子集计算摘要。可以在明确定义比例时或通过函数更改比例限制×1一世米()和伊利莫。见部分7.9在第 272 页上，解释了如何使用坐标限制来放大绘图而不排除X和是数据中的值。
绘图时可以动态汇总数据。我们在同一部分中描述了集中趋势和变异度量的计算，因为 stat_summary() 允许同时计算它们并将它们与单个层相加。
为了在示例中使用，我们生成了一些正态分布的人工数据。
伪造的。数据<-数据。框架
是=C(规范(10， 意思是=2,5d=0.5),
规范(10， 意思是=4,s d=0.7)),
组=因素(C(代表(′′一个′′,10),代表(′′乙′′,10)))
)
我们将在一系列示例中重用“基础”散点图，以便更容易理解差异。我们首先添加均值。在这种情况下，我们需要将作为参数传递给 stat_summary()，作为默认使用的 geom，geom_pointrange()，除了平均值之外，还需要用于绘制误差线的数据。此示例使用连字符作为 shape 的常量值（请参阅第 219 页有关使用数字作为形状的 geom_point() 示例）。除了将“mean”作为参数传递给参数 fun（之前称为 fun.y），如果需要，我们可以传递其他汇总函数，如“median”。对于这些返回单个计算值的函数，我们将它们或带有名称的字符串作为参数传递给参数 fun。
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当观察的数量相当少时，我们可以依靠图形元素的密度来传达观察的密度。例如，使用精心选择的 a7pha 值的散点图可以给出令人满意的密度印象。地毯地块，在章节中描述7.4.2在第221页上，也可以令人满意地传达观察的密度X和/或是轴。这种方法不涉及计算，而本节中描述的统计数据则涉及。值范围（或箱）和经验密度函数的频率是总结，当观察的数量很大时特别有用。这些摘要可以在一维或多维中计算。
直方图由绘制值的计算方式定义。尽管直方图最常被绘制为条形图，但许多条形图或“柱形”图并不是直方图。尽管在实践中很少这样做，但可以使用 stat_bin() 使用不同的几何图形绘制直方图，这是 geom_histogram() 默认使用的统计数据。该统计量在计算频率之前对观测值进行分箱，适用于连续X秤。当一个因子映射到X, 应使用 stat_count()，这是 geom_bar() 的默认 stat。这两个几何在本节关于统计信息中进行了描述，因为它们默认使用不同于 stat_identity() 的统计信息并因此汇总数据。
和以前一样，我们生成合适的人工数据。
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