####10/06/2020 ### Les options de la fonction histogram() : compte ('frequency') vs densité ('density') # histogram avec l'axe des ordonnées = comptes # read first 'mi' table mi <- read.csv2("../data/mi.csv") hist(mi$Age) # histogram avec l'axe des ordonnées = densité (proprtion in Ci/bin width) # (so that the histogram has a total area of one) hist(mi$Age, freq = FALSE) # histogramme avec des valeurs initiales très petites (des p_valeurs par exemple)... # load variable p_value remplacer les ... par le chemin menant à l'endroit où se trouve le fichier p_value.R load("p_value.R") hist(p_value) # ...on peut obtenir des valeur de densité > 1 hist(p_value, freq = FALSE) ### plot avec bar d'erreur # avec les fonctions graphiques R de base avg <- mean(mi$Age) sdev <- sd(mi$Age) plot(x = 1, y = avg, ylim=range(c(avg-sdev, avg+sdev)), pch=19, xlab="Measurements", ylab="Mean +/- SD", main="Plot with std.dev error bars" ) arrows(x0 = 1, y0 = avg-sdev, x1 = 1, y1 = avg+sdev, length=0.05, angle=90, code=3) # avec ggplot2 # see also : https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_linerange.html library(ggplot2) ggplot(data = mi, aes(x = "Age",y=Age))+ geom_point(size = .5, alpha =.5)+ geom_pointrange(aes(y = avg, ymin = avg-sdev, ymax = avg+sdev), size = .25, color="red", alpha = .5)+ ggplot(data = mi, aes(x = "Age",y=Age))+ geom_point(size = .5, alpha =.5)+ geom_pointrange(aes(y = avg, ymin = avg-sdev, ymax = avg+sdev), size = .25, color="red", alpha = .5)+ geom_errorbar(aes(y = avg, ymin = avg-sdev, ymax = avg+sdev), size = .25, color="red", alpha = .5, width = .1)