# Daten einlesen library(foreign) Datenmatrix <- read.spss("./daten/cft_disk.sav", use.value.labels=TRUE, max.value.labels=Inf, to.data.frame=TRUE) attach(Datenmatrix) # Grafik erstellen par(mar=c(5.1,5.1,1.1,1.1)) hist(cft_nor, col="grey77", las=1, xlab="Intelligenz", ylab="Häufigkeit", xlim = c(40, 160), ylim=c(0,140), main="", axes=F, lwd=2, cex.lab=1.5, cex.axis=1.25) axis(1, pos=0) axis(2, pos=40, las=1) #dev.print(pdf, file="D:/CFT_Hist_Sturges.pdf", width=8, height=8, pointsize=10) ### Ausgabe der Grafik direkt nach PDF # Dichte der Normalverteilung: mue = 100 sigma = 15 maxwert = 140 x = 40:160 y = dnorm(x,mue,sigma) / dnorm(mue,mue,sigma) * maxwert lines(x,y)