我试图弄清楚R中hist函数中的正确参数是什么。遗憾的是，对于没有对我这样的统计数据有深刻理解的人来说，文档是不明确的。
stated online的文档是：
正确的逻辑;如果为TRUE，则直方图单元格为右关闭（左开）间隔。
右关（或左开）间隔是什么意思？
答案 0 :(得分：17)
当创建非分类数据的直方图（诸如pH，温度等）时，您需要指定称为＆＃34; bins＆＃34;的东西。每个bin都有一个名为interval的东西。例如，如果我有数据：
11 12 13 14 15 16 17 18 19
我可以创建5个具有右开，左闭合间隔的区间，如下所示：
1st bin: [10, 12)
2nd bin: [12, 14)
3rd bin: [14, 16)
4th bin: [16, 18)
5th bin: [18, 20)
这意味着第一个垃圾箱会＃34;持有＆＃34;值介于10和12之间，包括10但不包括12 。上面使用的区间符号是这样的简写：
1st bin: 10 ≤ x < 12
2nd bin: 12 ≤ x < 14
3rd bin: 14 ≤ x < 16
4th bin: 16 ≤ x < 18
5th bin: 18 ≤ x < 20
这意味着值11将进入第一个bin，但值12将进入第二个bin，等等.R将为您执行此binning过程，然后根据每个bin中有多少项绘制直方图。对于上述数据，除了第一个bin之外，你会得到一个相当不感兴趣（或有趣的，取决于你的期望）的直方图，这个直方图基本上都是扁平的。
以下示例说明了使用区间表示法时括号和括号的不同组合（假设x是实数行的元素）：
(1, 4) --> 1 < x < 4 left-open, right-open
[3, 7) --> 3 ≤ x < 7 left-closed, right-open
(2, 9] --> 2 < x ≤ 9 left-open, right-closed
[5, 6] --> 5 ≤ x ≤ 6 left-closed, right-closed
请注意，假设您未使用the extended real number line
，则无法使用括号表示无穷大(-∞, ∞) --> -∞ < x < ∞
(-∞, 20] --> -∞ < x ≤ 20
[20, ∞) --> 20 ≤ x < ∞
(1000, ∞) --> 1000 < x < ∞
(-∞, ∞] --> Invalid
(41, ∞] --> Invalid
如果我想要左开，右闭的间隔，那么垃圾箱看起来像这样：
1st bin: (10, 12] i.e. 10 < x ≤ 12
2nd bin: (12, 14] 12 < x ≤ 14
3rd bin: (14, 16] 14 < x ≤ 16
4th bin: (16, 18] 16 < x ≤ 18
5th bin: (18, 20] 18 < x ≤ 20
看到区别？在这种情况下，现在值11和12将进入第一个bin。这可能会改变直方图的外观，具体取决于您对数据进行分区的方式。现在，这次你的直方图仍然几乎是平的但是现在第5个bin与其余的不同（其余的只有1个数据点而不是2个）。
现在，幸运的是，在R中你不必自己指定垃圾箱，但R很好地问你是否要让垃圾箱左关闭，右开（[a, b)）或左开，右关（(a, b]）。这就是你得到的差异＆＃34;对＆＃34;参数在hist()函数中执行。
答案 1 :(得分：2)
默认值为right = TRUE，它给出了形式（a，b）的间隔。让我们举一个例子来看看这意味着什么。假设我们的数据的值为5。让我们也说直方图是使用断点3,4,5,6。问题是我们的值5应该落入哪个区间？如果我们使用right = TRUE，那么使用的实际区间是（3,4），（4,5），（区间符号（4,5）表示它包含4到5之间的所有值 - 它不包括实际值4但它确实包含值5.所以我们的数据点5落入这段时间。
如果我们使用right = FALSE，则间隔将具有[a，b]形式，因此使用相同的断点3,4,5,6，我们将具有间隔[3,4]，[4,5] ，[5,6]。这次我们的数据点进入区间[5,6]，因为这个区间包含5，而[4,5]不包含5。
基本上，'right'参数告诉R当数据点正好落在断点所在的位置时该怎么做。
答案 2 :(得分：1)
R对半直方图箱使用半开间隔。此选项控制每个半开区间中包含哪个左端点或右端点。