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基本绘图系统
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数值变量和分类变量的可视化
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两个分类变量的关系：分段条形图、相对频率分段条形图（纵坐标是百分比）、马赛克图
一个分类变量、一个数值变量的关系：并排箱图
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一个分类变量的可视化：频率表、条形图
两个分类变量的关系：关联表、相对频率表（按列来看，用百分比计数）
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两个数值变量的关系：散点图（注意方向、形状、强度、极端值）
方向说明两个变量是否为正(负)相关，形状说明是否为线性关系，点散说明两个变量的相关系数低(即强度小)
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数据 1）集中趋势的测量：均值，中位数，众数；2）分散趋势的测量：值域，方差，标准差，四分位距
稳健统计量受极端值影响小（如中位数和四分位差，而均值、标准差、值域则不是）
一个（数值）变量的可视化：柱状图（横坐标代表观测值，纵坐标代表频率）、点图、箱图（中位数、分位点、极端值）
四分位距(IQR)：75%分位点数据与25%分位点数据差的绝对值
Q1表示25%分位点，Q3表示75%分位点，箱图中的最左(右)侧线可以帮助我们界定是否为极端值，一般来说箱图是竖着放的
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变量的类型：1）数值变量（定量分析）；2）分类变量（定性分析，不可运算）
变量间的关系：不同类型的变量，他们之间关系的呈现需要用到不同的可视化方法和统计分析方法
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ggplot2中的绘图函数
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不同的层
数据——属性——几何课题层（点、线~）——面（画图面板多少行多少列）——统计层——坐标系——主题（和数据无关的风格设计
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虚线以内的不是极端值
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数据科学家
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我要这张截图
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par 全局参数 每次运行都是固定的，如果要改一个运行的par就要在该运行的代码前重新设置par
par（”bg“）默认白色
par（”col“）默认黑色
par（”mfrow“）行
par（”mfcol“）列
注：行和列是图的分布，一行2列，就是两个图左右并排。
par（”march“）到上下左右的距离（margin）
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分析性作图的六大原则
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library(ggplot2)
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