如何对R中的一列数据进行标准化，并得到贝尔曲线直方图，以确定某个范围内的百分比？

在R中对一列数据进行标准化并得到贝尔曲线直方图，以确定某个范围内的百分比，可以按照以下步骤进行：

首先，导入所需的R包，例如ggplot2和dplyr：

library(ggplot2)
library(dplyr)

假设你的数据存储在一个名为"data"的数据框中，并且你要标准化的列名为"column"。使用dplyr包的mutate函数对该列进行标准化：

data <- data %>% mutate(column_standardized = scale(column))

这将在数据框中添加一个名为"column_standardized"的新列，其中包含标准化后的数据。

使用ggplot2包的geom_histogram函数绘制贝尔曲线直方图。将"column_standardized"作为x轴变量，并设置合适的bin宽度：

ggplot(data, aes(x = column_standardized)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.2, aes(y = ..density..)) +
  geom_density(color = "red") +
  labs(x = "Standardized Values", y = "Density") +
  theme_minimal()

这将生成一个贝尔曲线直方图，其中x轴表示标准化后的值，y轴表示密度。

要确定某个范围内的百分比，可以使用ggplot2包的stat_bin函数。假设你要确定范围在[-1, 1]之间的百分比，可以添加以下代码：

percentage <- data %>% 
  filter(column_standardized >= -1 & column_standardized <= 1) %>%
  summarize(percentage = n() / nrow(data) * 100)

这将计算在指定范围内的数据所占的百分比，并将结果存储在"percentage"变量中。

完整的R代码如下：

library(ggplot2)
library(dplyr)

data <- data %>% mutate(column_standardized = scale(column))

ggplot(data, aes(x = column_standardized)) +
  geom_histogram(binwidth = 0.2, aes(y = ..density..)) +
  geom_density(color = "red") +
  labs(x = "Standardized Values", y = "Density") +
  theme_minimal()

percentage <- data %>% 
  filter(column_standardized >= -1 & column_standardized <= 1) %>%
  summarize(percentage = n() / nrow(data) * 100)

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：