{"id":2890,"date":"2023-07-20T05:38:33","date_gmt":"2023-07-20T05:38:33","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/de\/ggplot-histogramm-bins\/"},"modified":"2023-07-20T05:38:33","modified_gmt":"2023-07-20T05:38:33","slug":"ggplot-histogramm-bins","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/de\/ggplot-histogramm-bins\/","title":{"rendered":"So legen sie die anzahl der bins f\u00fcr ein histogramm in ggplot2 fest"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Mit dem Argument bins<\/strong> k\u00f6nnen Sie die Anzahl der in einem Histogramm in ggplot2<\/a> zu verwendenden Bins angeben:<\/span><\/p>\n

 library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(df, aes<\/span> (x=x)) +\n  geom_histogram(bins= 10<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Die folgenden Beispiele zeigen, wie dieses Argument in der Praxis verwendet werden kann.<\/span><\/p>\n
 Beispiel: Anzahl der Bins f\u00fcr das Histogramm in ggplot2 festlegen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Der folgende Code zeigt, wie man in R einen Datensatz mit 10.000 Zufallswerten erstellt, der einer Poisson-Verteilung<\/a> mit einem Mittelwert von 2 folgt:<\/span><\/p>\n
 #make this example reproducible\n<\/span>set. seeds<\/span> (0)\n\n#create data frame with 10,000 random values that follow Poisson distribution\n<\/span>df <- data. frame<\/span> (values=rpois(n= 10000<\/span> , lambda= 2<\/span> ))\n\n#view first five rows of data frame\n<\/span>head(df)\n\n  values\n1 4\n2 1\n3 1\n4 2\n5 4\n6 1\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 Mit dem folgenden Code k\u00f6nnen wir in ggplot2 ein Histogramm erstellen, um die Werteverteilung im Datenrahmen zu visualisieren:<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(df, aes<\/span> (x=values)) +\n  geom_histogram(fill=' steelblue<\/span> ', col=' black<\/span> ')<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Standardm\u00e4\u00dfig w\u00e4hlt ggplot2 automatisch eine bestimmte Anzahl von Feldern aus, die im Histogramm verwendet werden sollen.<\/span><\/p>\n
 Wir k\u00f6nnen jedoch die folgende Syntax verwenden, um anzugeben, dass das Histogramm 10<\/strong> Bins verwenden soll:<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(df, aes<\/span> (x=values)) +\n  geom_histogram(fill=' steelblue<\/span> ', col=' black<\/span> ', bins= 10<\/span> )<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Beachten Sie, dass das Histogramm jetzt genau 10<\/strong> K\u00e4stchen enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 Oder wir k\u00f6nnten die folgende Syntax verwenden, um anzugeben, dass das Histogramm 5<\/strong> Bins verwenden soll:<\/span> <\/p>\n
 library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(df, aes<\/span> (x=values)) +\n  geom_histogram(fill=' steelblue<\/span> ', col=' black<\/span> ', bins= 5<\/span> )<\/strong><\/span> <\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 Beachten Sie, dass das Histogramm jetzt genau 5<\/strong> K\u00e4stchen enth\u00e4lt.<\/span><\/p>\n
 Sie werden feststellen, dass jeder Beh\u00e4lter umso breiter ist, je weniger Beh\u00e4lter Sie verwenden.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Wenn Sie zu wenige Gruppen verwenden, wird im Allgemeinen die tats\u00e4chliche zugrunde liegende Werteverteilung ausgeblendet.<\/span><\/p>\n
 Wenn Sie jedoch zu viele Gruppen verwenden, besteht die Gefahr, dass in den Daten einfach Rauschen auftritt.<\/span><\/p>\n
 Eine M\u00f6glichkeit, die optimale Anzahl von Bins f\u00fcr ein Histogramm zu ermitteln, ist die Verwendung der Sturges-Regel<\/strong> . Erfahren Sie hier<\/a> mehr \u00fcber diese Regel.<\/span><\/p>\n
 Hinweis<\/strong> : Die vollst\u00e4ndige Dokumentation zur Funktion geom_histogram<\/strong> finden Sie hier<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Die folgenden Tutorials erkl\u00e4ren, wie man andere g\u00e4ngige Diagramme in R erstellt:<\/span><\/p>\n
 So erstellen Sie ein relatives H\u00e4ufigkeitshistogramm in R<\/a>
 So zeichnen Sie mehrere Boxplots in einem einzigen Diagramm in R<\/a>
 So zeichnen Sie mehrere Linien in einem Diagramm in R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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