现代统计图形：四瓣图与火山立体分析

"这篇文章主要介绍了R语言中的图形绘制技术，特别是如何利用R语言创建复杂的统计图形，如颜色等高图和四瓣图。文中提到了atj2259c datasheet_v1.0_100413，虽然没有提供详细内容，但从上下文推测，可能涉及到数据可视化的一些技术或特定的硬件设备。文章强调了颜色图和等高图在展示地理数据方面的应用，同时也介绍了四瓣图作为分析二分变量关联关系的工具。此外，还提及了R语言社区的自由与开放精神，以及作者对于采用Creative Commons许可的考虑。" 在R语言中，图形绘制是统计分析和数据探索的重要组成部分。颜色等高图是一种有效的可视化方法，它能够清晰地展示数据的分布和趋势，尤其适用于地理数据的展示。通过使用`layout()`函数，可以自定义图形布局，但这可能导致在添加额外元素（如标题和坐标轴）时遇到困难。在这种情况下，作者建议使用颜色图作为替代，它允许更灵活的图形构造。 四瓣图（Fourfold Plot）是分析2×2×k列联表中两个二分变量之间关系的图形工具，它基于二维列联表的统计检验。这种图可以直观地展示四个不同组合下的频数分布，帮助研究者快速理解变量间的相互作用。例如，表5.1所示的二维列联表，通常用于检验行变量和列变量之间的关联性。 文章的作者谢益辉，选择采用Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 2.5 China（CC BY-NC-SA 2.5 CN）许可证，目的是为了促进知识的自由传播和交流，同时也鼓励读者在非商业用途下自由使用和改进作品。他强调版权的初衷是保护创作者的署名权，而非限制知识的流通，并指出R语言的自由精神对他的影响，以此作为回馈，使本书尽可能地“自由”。 尽管文章中并未详细讨论atj2259c datasheet_v1.0_100413的具体内容，但可以推测这可能是一个与数据采集或处理相关的技术文档，与R语言的数据可视化技术有一定关联。在R语言环境中，使用各种图形包（如ggplot2、 lattice等）可以创建出高质量、具有专业水准的图形，帮助用户更好地理解和解释数据。