{"id":2891,"date":"2023-07-20T05:38:33","date_gmt":"2023-07-20T05:38:33","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/pt\/caixas-de-histograma-ggplot\/"},"modified":"2023-07-20T05:38:33","modified_gmt":"2023-07-20T05:38:33","slug":"caixas-de-histograma-ggplot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/pt\/caixas-de-histograma-ggplot\/","title":{"rendered":"Como definir o n\u00famero de compartimentos para um histograma no ggplot2"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

Voc\u00ea pode usar o argumento bins<\/strong> para especificar o n\u00famero de compartimentos a serem usados em um histograma em ggplot2<\/a> :<\/span><\/p>\n

 library<\/span> (ggplot2)\n\nggplot(df, aes<\/span> (x=x)) +\n  geom_histogram(bins= 10<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n
 Os exemplos a seguir mostram como usar esse argumento na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n
 Exemplo: definir o n\u00famero de caixas para histograma em ggplot2<\/strong><\/span><\/h3>\n
 O c\u00f3digo a seguir mostra como criar um conjunto de dados em R contendo 10.000 valores aleat\u00f3rios que segue uma distribui\u00e7\u00e3o de Poisson<\/a> com valor m\u00e9dio de 2:<\/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
 Podemos usar o seguinte c\u00f3digo para criar um histograma no ggplot2 para visualizar a distribui\u00e7\u00e3o dos valores no quadro de dados:<\/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
 Por padr\u00e3o, o ggplot2 selecionar\u00e1 automaticamente um certo n\u00famero de caixas para usar no histograma.<\/span><\/p>\n
 No entanto, podemos usar a seguinte sintaxe para especificar que queremos que o histograma use 10<\/strong> compartimentos:<\/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
 Observe que o histograma agora possui exatamente 10<\/strong> caixas.<\/span><\/p>\n
 Ou poder\u00edamos usar a seguinte sintaxe para especificar que queremos que o histograma use 5<\/strong> compartimentos:<\/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
 Observe que o histograma agora possui exatamente 5<\/strong> caixas.<\/span><\/p>\n
 Voc\u00ea descobrir\u00e1 que quanto menos caixas usar, mais larga ser\u00e1 cada caixa.<\/strong><\/span><\/p>\n
 Em geral, se voc\u00ea usar poucos grupos, a verdadeira distribui\u00e7\u00e3o subjacente de valores ficar\u00e1 oculta.<\/span><\/p>\n
 No entanto, se voc\u00ea usar muitos grupos, corre o risco de simplesmente ver ru\u00eddo nos dados.<\/span><\/p>\n
 Uma maneira de encontrar o n\u00famero ideal de compartimentos para usar em um histograma \u00e9 usar a regra de Sturges<\/strong> . Saiba mais sobre esta regra aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Nota<\/strong> : Voc\u00ea pode encontrar a documenta\u00e7\u00e3o completa da fun\u00e7\u00e3o geom_histogram<\/strong> aqui<\/a> .<\/span><\/p>\n
 Recursos adicionais<\/strong><\/span><\/h3>\n
 Os tutoriais a seguir explicam como criar outros gr\u00e1ficos comuns em R:<\/span><\/p>\n
 Como criar um histograma de frequ\u00eancia relativa em R<\/a>
 Como plotar v\u00e1rios boxplots em um \u00fanico gr\u00e1fico em R<\/a>
 Como tra\u00e7ar m\u00faltiplas linhas em um gr\u00e1fico em R<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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