用Binning平均值创建直方图

Question

我正在用移动平均法和二进制法制作两个直方图。通过使用excel，我得到了18k个数据点的移动平均值，其中大多数是0值。

这就是我想通过R来完成的

“移动平均”

我想使用R，以便制作一个脚本，将产生一个直方图的多少个‘计数’的设备收到。我试过：

hist(y, 20)  
hist (y, ) 
plot (y, x) 

现在，经过三天的学习，我得到的是：

y <- AltWithAllCounts$Cts.p.ms
x <- AltWithAllCounts$Alt 
barwidth <- 100 
#how many bins
block <- rep(seq(1,length(x)/barwidth),each=barwidth)
#makes bins
a <- aggregate(y,by=list(block),sum) 
#creates sum of bins
altmean <- aggregate(x,by=list(block),mean)
#finds mean altitude of each bin
avgCount <- a$x/barwidth
#averages out each bin
plot(altmean$x,avgCount,xlab="Altitude",ylab="Counts") 
# creates scatterplot of mean bins
 avgBinCnt <- data.frame(altmean$x,a$x)
write.csv(avgBinCnt,file="avgBinCnt.csv",)

我的想法是，我想要20个值的平均值，并随着时间的推移绘制它，也就是x。

x       y
851304  0
851404  0
851503  0
851603  1
851703  0
851804  0
851904  0
852107  0
852203  0
852303  0
922503  0
922603  2
922703  0
922804  0
922904  0
923107  0
923203  0
923303  0
923404  0
923504  0
923604  0
923703  0
923803  0
923904  0
924108  0
924205  1
1441603 0
1441703 0
1441804 0
1441904 0
1442107 1
1442203 1
1442304 0
1442404 4
1442504 0
1442605 1
1442703 6
1442803 8
1442904 0 

Answer 1

直方图显示的是频率，而不是间隔中出现的次数。要得到后者，你可以这样做：

# First create some test data
t <- seq(1,20000)
p <- 2000
s <- (sin(t*pi/p)+1)/2
d <- ifelse(runif(length(s))<s,1,0)
# Each element of d now contains a 1 or a 0, with a probability that varies
# according to the sign function
# Choose how many elements to count over
barwidth <- 100
# Create a vector of block numbers, with each numbered block having a length of 
# barwidth
block <- rep(seq(1,length(s)/barwidth),each=barwidth)
# Now we aggregate with the sum to find the number of 1s in each block
a <- aggregate(d,by=list(block),sum)
# And plot it to show that we have the expected result
barplot(a$x)

..。这意味着：

​

​

对于频率散点图而不是计数条形图，这提供了所需的输出：

midpoint <- aggregate(t,by=list(block),mean)
plot(midpoint$x,a$x,xlab="",ylab="frequency")

或者可以找到一个对称的运行平均值，并绘制如下图：

filt <- rep(1/barwidth,barwidth)
y_sym <- filter(d, filt, sides=2)
plot(t,y_sym,xlab="",ylab="frequency")