数据准备
频数表是数理统计中由于所观测的数据较多，为简化计算，将这些数据按等间隔分组，然后按选举唱票法数出落在每个组内观测值的个数，称为(组)频数。这样得到的表称“频数表”或“频数分布表”。
列联表（contingency table）是观测数据按两个或更多属性（定性变量）分类时所列出的频数表。它是由两个以上的变量进行交叉分类的频数分布表。列联表可以告诉你组成表格的各种变量组合的频数或比例。列联表分析的基本问题是：观察各属性之间是否独立，做简单的描述性统计。
按两个变量交叉分类的，该列联表称为两维列联表；若按3个变量交叉分类，所得的列联表称为3维列联表，依次类推。一维列联表就是频数分布表。频数就是各个分组中属性出现的次数。
1.一维列联表
2.二维列联表
table(A, B)
其中，A是行变量，B是列变量。
xtabs(~ A + B, data = mydata)
其中的mydata是一个矩阵或数据框。总的来说，要进行交叉分类的变量应出现在公式的右侧（即~符号的右方），以+作为分隔符。
gmodels包CrossTable()
3.多维列联表
参考资料：
可以用内置的graphic包来画，就是plot()和curve()
也可以用ggplot2来画，后者更灵活。
graphic
# 先生成一组随机数x <- rnorm(2000)
# 画频率直方图, 分30个bin
hist(x, freq = F, breaks = 30)
# 再画概率分布曲线
lines(density(x, bw=.5), col="red", lwd=2)
2. ggplot2
# 准备工作, 把x设成一个数据集library(ggplot2)
data <- data.frame(x = x)
# 生成底层和直方图，概率线的图层
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = ..density..))
p <- p + geom_histogram(fill = "navy")
p <- p + geom_density(colour = "green")
p
画出来风格不太一样，看你口味了
