>>383
なるほど。では、手作業でやるとこんな感じかな。自分で関数化して使って。
> d <- data.frame(x1 = rnorm(100), x2 = rnorm(100))
というデータがあったとして、
> h1 <- hist(d$x1, plot = FALSE)
> h2 <- hist(d$x2, plot = FALSE)
> c1 <- cut(d$x1, h1$breaks, right = FALSE)
> c2 <- cut(d$x2, h2$breaks, right = FALSE)
> table(c1, c2)
c2
c1 [-4,-3) [-3,-2) [-2,-1) [-1,0) [0,1) [1,2) [2,3)
[-3,-2.5) 0 0 0 0 1 0 0
[-2.5,-2) 0 0 0 1 1 1 1
[-2,-1.5) 0 0 0 1 3 1 0
[-1.5,-1) 0 1 0 2 2 0 0
[-1,-0.5) 0 0 3 4 8 2 0
[-0.5,0) 1 0 2 10 5 0 1
[0,0.5) 0 0 2 2 12 1 0
[0.5,1) 0 0 3 6 6 0 0
[1,1.5) 0 0 0 4 4 1 0
[1.5,2) 0 0 1 1 1 3 0
[2,2.5) 0 0 0 0 1 0 0
[2.5,3) 0 0 0 0 1 0 0
と２次元の度数分布表が作成できるから、scatterplot3dパッケージでプロット。
> library(scatterplot3d)
> scatterplot3d(as.data.frame(table(c1, c2)), type="h", lwd=5, pch=" ")
期待したのと違うなら、もっと具体的に説明して。