R语言中使用stem()函数绘制茎叶图

茎叶图概述

茎叶图（Stem-and-Leaf display)又称“枝叶图”，由统计学家约翰托奇( Arthur Bowley)设计，它的思路是将数组中的数按位数进行比较，将数的大小基本不变或变化不大的位作为一个主干（茎），将变化大的位的数作为分枝（叶），列在主干的后面，这样就可以清楚地看到每个主干后面的几个数，每个数具体是多少。

茎叶图是一个与直方图相类似的特殊工具，但又与直方图不同，茎叶图保留原始资料的资讯，直方图则失去原始资料的讯息。将茎叶图茎和叶逆时针方向旋转90度，实际上就是一个直方图，可以从中统计出次数，计算出各数据段的频率或百分比。从而可以看出分布是否与正态分布或单峰偏态分布逼近。

R语言中绘制茎叶图的函数stem

R语言中使用stem函数绘制茎叶图。stem函数的语法格式如下：

stem(x, scale = 1, width = 80, atom = 1e-08)

下面使用例子来说明stem函数的具体使用方法：

某人对自己上班时间的开车速度进行了统计，统计12次的数据如下（km/h）：

30,33,18,27,32,40,26,28,21,28,35,20

参数x

参数x是数值向量，用于绘制茎叶图的数据。

v<-c(30,33,18,27,32,40,26,28,21,28,35,20)
stem(v)

绘制结果如下图所示：

图中位于“|”右边的数字是1位数字构成的，绘制的茎叶图默认0-4一组，5-9一组。则可以看出，位于[10,20)区间的有1个：18；位于[20,30)区间的有6个；位于[30,40)区间的有4个：30,32,33,35；位于[40,50)区间的有1个：40.

参数scale

stem函数中的scale参数控制茎叶图的长度，默认为1。

v<-c(30,33,18,27,32,40,26,28,21,28,35,20)
stem(v,scale=0.8)

sacle设置的越大，分茎越多，精度越高，如果你的scale较小，他甚至会自动帮你的数据做四舍五入（这样会降低精度）

width参数

控制茎叶图中叶子的宽度，如果为0，则只输出该茎统计的数字个数。如果为10以内的数，则表示超过指定宽度的统计数量个数，下面的例子可以理解为，统计频数比0多的数，多几个就加几。

这样，我们很清楚的知道，10~20之间有1个，20~25之间有2个，25~30之间有4个......

当width设置的足够大，就可以将所有的数字显示全了，默认为100.

v<-c(30,33,18,27,32,40,26,28,21,28,35,20)
stem(v,scale=1,width=90)

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