在直方圖中繪製平均值是否合適？
在直方圖中添加一條垂直線以可視化平均值是否“可以”？
對我來說似乎沒問題，但我從未在教科書之類的書中看到過這一點，所以我想知道是否有某種約定不這樣做？
該圖表用於學期論文，我只是想確保我不會意外打破一些非常重要的潛規則。:)
當然，為什麼不？
這是一個示例（我通過簡單的谷歌搜索找到的幾十個示例之一）：
（圖片來源是測量可用性博客，在這裡。）
我見過均值、均值加或減標準差、各種分位數（如中位數、四分位數、第 10 和第 90 百分位數）都以各種方式顯示。
您可以在圖的底部標記信息，而不是在圖上畫一條線 - 如下所示：
有一個示例（可以找到的眾多示例之一），箱線圖位於頂部而不是底部，這裡。
有時人們會在數據中標記：
（我稍微抖動了數據位置，因為這些值被四捨五入為整數，你看不到相對密度。）
有一個這樣的例子，在Stata中完成，在這個頁面上（見第三個here）
帶有一些額外信息的直方圖會更好 -它們本身可能會產生誤導
你只需要注意解釋你的情節是由什麼組成的！（對於初學者，你會想要一個比我在這裡使用的更好的標題和 x 軸標籤。再加上一個圖形標題中的解釋，解釋你在上面標記的內容。）
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最後一個情節：
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我的地塊是在 R 中生成的。
編輯：
正如@gung 推測的那樣，
abline(v=mean...用於繪製整個繪圖的平均線並rug用於繪製數據值（儘管我實際使用rug(jitter(...了因為數據被四捨五入為整數）。這是一種在直方圖和軸之間繪製箱線圖的方法：
hist(Davis2[,2],n=30) boxplot(Davis2[,2], add=TRUE,horizontal=TRUE,at=-0.75,border="darkred",boxwex=1.5,outline=FALSE)我不會列出所有內容的用途，但您可以檢查幫助 (
?boxplot) 中的參數以找出它們的用途，並自己玩弄它們。但是，這不是一個通用的解決方案——我不保證它會一直像這裡一樣正常工作（注意我已經更改了
atandboxwex選項*）。如果你不編寫一個智能函數來處理所有事情，那麼有必要注意所有事情的作用，以確保它在做你想做的事情。下面是如何創建我使用的數據（我試圖展示 Theil 回歸如何真正能夠處理幾個有影響的異常值）。當我第一次回答這個問題時，它恰好是我正在玩的數據。
library("car") add <- data.frame(sex=c("F","F"), weight=c(150,130),height=c(NA,NA),repwt=c(55,50),repht=c(NA,NA)) Davis2 <- rbind(Davis,add)
- 的適當值
at約為boxwex;的值的 -0.5 倍。如果您編寫一個函數來執行此操作，那將是一個很好的默認值；boxwex需要以與箱線圖的 y 比例（高度）相關的方式進行縮放；我建議 0.04 到 0.05 倍 y 上限通常可能沒問題。邊緣條形圖的代碼：
hist(Davis2[,2],n=30) stripchart(jitter(Davis2[,2],amount=.5), method="jitter",jitter=.5,pch=16,cex=.05,add=TRUE,at=-.75,col='purple3')
