em , ,

R na Prática – Parte 25

Gráficos em R

1.3.5  Função hist()

O histograma é uma representação gráfica da estatística de um ponto. Os valores da variável são selecionados em intervalos de classes e apresentados na forma de um histograma, com as barras verticais proporcionais à frequência em função das classes. Não é possível obter múltiplos histogramas, como se demonstrou com as funções boxplot() e stripchart(). Entretanto, é possível gerar vários histogramas compartilhando o mesmo dispositivo gráfico. A função hist() e seus argumentos estão na Tabela P25.1.

Tabela P25.1: Descrição da função hist() e argumentos mais relevantes.

Neste item, a função hist() é aplicada com os argumentos default (Script P25.1), representando as distribuições de Cd, Pb, Zn e Ni, derivadas do conjunto de dados jura_prediction.CSV (Goovaerts, 1997, p. 4-6). O Script 3.13, que gera a Figura 3.13, usa uma função que calcula as quebras do histograma hquebras(), pois no sistema gráfico tradicional a função hist() só permite alterar o número de classes através do vetor com os pontos de quebra do histograma.

Não funciona se simplesmente alterar o parâmetro breaks=nc (nc = o número de classes). Na verdade, esse parâmetro recebe um vetor contendo as quebras, como é feito nas linhas 19 e 21. O número de classes foi definido pela regra de Sturges:

Onde n é o número de dados para o histograma. Caso o Leitor queira usar um outro valor, basta alterar a função hquebras().

Referência bibliográfica

Goovaerts, P. 1997. Geostatistics for natural resources evaluation. New York, Oxford University Press. 483p.

Próximo artigo

No próximo artigo, vamos apresentar a função barplot() da linguagem R, que proporciona diagramas em barras de múltiplas variáveis, notadamente variáveis composicionais.

Jorge Kazuo Yamamoto

Escrito por Jorge Kazuo Yamamoto

Prof. Dr. Jorge Kazuo Yamamoto, fundador da Geokrigagem, é geólogo, foi pesquisador do IPT e docente do Instituto de Geociências da USP, onde se aposentou como Professor Titular do Departamento de Geologia Sedimentar e Ambiental. Atualmente, atua como Professor Sênior do Departamento de Engenharia de Minas e de Petróleo – Escola Politécnica – USP. É responsável pela disciplina “Métodos geoestatísticos” na Pós-Graduação do IPT – Investigação do subsolo: Geotecnia e Meio Ambiente. Dedica-se ao ensino de geoestatística, com ênfase no desenvolvimento de algoritmos e pesquisa de novas aplicações, tais como: variância de interpolação, cálculo da variância global de depósitos minerais e correção do efeito de suavização da krigagem. Ultimamente, seu interesse está voltado para o ensino e divulgação da linguagem R.

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Script – Parte 24.1 (Série R na Prática)

R na prática – parte 26