莖葉圖概述

莖葉圖（Stem-and-Leaf display)又稱“枝葉圖”，由統計學家約翰托奇( Arthur Bowley)設計，它的思路是將數組中的數按位數進行比較，將數的大小基本不變或變化不大的位作為一個主干（莖），將變化大的位的數作為分枝（葉），列在主干的后面，這樣就可以清楚地看到每個主干后面的幾個數，每個數具體是多少。

莖葉圖是一個與直方圖相類似的特殊工具，但又與直方圖不同，莖葉圖保留原始資料的資訊，直方圖則失去原始資料的訊息。將莖葉圖莖和葉逆時針方向旋轉90度，實際上就是一個直方圖，可以從中統計出次數，計算出各數據段的頻率或百分比。從而可以看出分布是否與正態分布或單峰偏態分布逼近。

R語言中繪制莖葉圖的函數stem

R語言中使用stem函數繪制莖葉圖。stem函數的語法格式如下：

stem(x, scale = 1, width = 80, atom = 1e-08)

下面使用例子來說明stem函數的具體使用方法：

某人對自己上班時間的開車速度進行了統計，統計12次的數據如下（km/h）：

30,33,18,27,32,40,26,28,21,28,35,20

參數x

參數x是數值向量，用于繪制莖葉圖的數據。

v<-c(30,33,18,27,32,40,26,28,21,28,35,20)
stem(v)

繪制結果如下圖所示：

圖中位于“|”右邊的數字是1位數字構成的，繪制的莖葉圖默認0-4一組，5-9一組。則可以看出，位于[10,20)區間的有1個：18；位于[20,30)區間的有6個；位于[30,40)區間的有4個：30,32,33,35；位于[40,50)區間的有1個：40.

參數scale

stem函數中的scale參數控制莖葉圖的長度，默認為1。

v<-c(30,33,18,27,32,40,26,28,21,28,35,20)
stem(v,scale=0.8)

sacle設置的越大，分莖越多，精度越高，如果你的scale較小，他甚至會自動幫你的數據做四舍五入（這樣會降低精度）

width參數

控制莖葉圖中葉子的寬度，如果為0，則只輸出該莖統計的數字個數。如果為10以內的數，則表示超過指定寬度的統計數量個數，下面的例子可以理解為，統計頻數比0多的數，多幾個就加幾。

這樣，我們很清楚的知道，10~20之間有1個，20~25之間有2個，25~30之間有4個......

當width設置的足夠大，就可以將所有的數字顯示全了，默認為100.

v<-c(30,33,18,27,32,40,26,28,21,28,35,20)
stem(v,scale=1,width=90)