R语言：不用ggplot2请使用R内置数据集iris计算花瓣长度的频数分布直方图和相对频数折线图，要求写出频数分布表详细的分析计算过程。(频数分布区间数为6)

在R语言中，我们可以使用`hist()`函数创建花瓣长度的频数分布直方图，而`density()`函数可以生成相对频数的折线图。这里我们先通过`cut()`函数将数据分到六个等宽区间，然后分别计算每个区间的频数。以下是具体的步骤：

1. 首先加载内置的"iris"数据集，它包含了鸢尾花的一些测量数据：

data(iris)

2. 然后选择我们要分析的变量，这里是花瓣长度(petal length)：

petal_length <- iris[, "Petal.Length"]

3. 使用`cut()`函数将花瓣长度分为6个等宽区间，并统计频数：

breaks <- seq(min(petal_length), max(petal_length), length.out = 7)  # 区间划分，包括最小值和最大值
counts <- table(cut(petal_length, breaks))  # 计算每个区间的频数

4. 创建直方图显示频数分布：

hist(petal_length, breaks = breaks, main = "Petal Length Frequency Histogram", xlab = "Petal Length")
barplot(counts, beside = TRUE, names.arg = cut(seq_along(counts), breaks), col = "lightblue")

5. 计算相对频率并绘制折线图：

freqs <- counts / sum(counts)  # 相对频率
dens <- density(petal_length, bw = "SJ")  # 使用Silverman's rule of thumb (SJ)作为带宽
lines(dens$x, dens$y * freqs, type = "l", lty = 2, col = "red", lwd = 2, xlab = "Petal Length", ylab = "Relative Frequency")

在这个过程中，我们得到了花瓣长度的频数分布直方图以及相对频数折线图，展示了花瓣长度在各个区间内的分布情况。