对某工厂50个工人某月工资进行登记获取原始资料用R语言按组距300编制频数表，计算频数、频率和累积频率，并绘制直方图

在R语言中，你可以使用`hist()`函数以及相关数据处理命令来完成这个任务。首先，你需要准备数据集，假设它是一个名为`worker_salaries`的数据框，其中包含工人的工资信息。下面是一系列步骤：

1. **加载数据并预处理**:

   # 假设你的数据存储在一个CSV文件中
   worker_data <- read.csv("worker_salaries.csv")

   # 确保工资字段是数值型
   if(!is.numeric(worker_data$Salary)) {
     worker_data$Salary <- as.numeric(worker_data$Salary)
   }

2. **创建频数表**:
使用`cut()`函数将工资分段，然后用`table()`计算每个区间的频数（次数）：

   wage_bins <- cut(worker_data$Salary, breaks = seq(0, max(worker_data$Salary), by = 300))
   freq_table <- table(wage_bins)

3. **计算频率**:
频率是频数除以总人数（在这个例子中，就是50），你可以这样做：

   total_workers <- nrow(worker_data)
   freq <- freq_table / total_workers

4. **计算累积频率**:
从第二个区间开始累加前一区间的频率，直到最后一个区间：

   cum_freq <- c(0, cumsum(freq))

5. **绘制直方图**:
最后，使用`barplot()`或`hist()`函数展示频数、频率和累积频率：

   hist(wage_bins, freq = TRUE, breaks = wage_bins, main = "工资分布直方图", xlab = "工资范围", ylab = "频率",
       col = "lightblue", border = "white", ylim = c(0, max(cum_freq) + 0.1))

   # 可视化累积频率
   lines(seq(min(wage_bins), max(wage_bins)), cum_freq, type = "l", lty = 2, col = "red")

现在你就得到了工资的频数、频率和累积频率直方图。