实现散点图和频率分布图的组合在 R 语言中非常简单，只需要使用合适的绘图函数和数据处理函数即可。下面将分为三个段落分别介绍如何绘制散点图、频率分布图以及将两者组合在一起的方法。

### 1. 绘制散点图

绘制散点图可以使用 R 中的 plot 函数。plot 函数可以接受两个数值向量作为输入，分别表示 x 轴和 y 轴的数据。如下所示，假设我们有一个包含 100 个观测值的数据集，其中 x 和 y 分别表示两个变量：

`
# 生成观测数据
set.seed(1)
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)

# 绘制散点图
plot(x, y)
`

上述代码将生成一个散点图，其中 x 轴和 y 轴分别表示变量 x 和 y 的值。可以通过添加参数来修改散点图的标题、轴标签、点的颜色等等。

### 2. 绘制频率分布图

绘制频率分布图可以使用 R 中的 hist 函数。hist 函数可以接受一个数值向量作为输入，并将其分割成多个区间，然后统计每个区间内观测值的频数。如下所示，假设我们有一个包含 100 个观测值的数据集 x：

`
# 生成观测数据
set.seed(1)
x <- rnorm(100)

# 绘制频率分布图
hist(x)
`

上述代码将生成一个频率分布图，横轴表示变量 x 的取值范围，纵轴表示频数。可以通过添加参数来修改频率分布图的标题、轴标签、区间的数量等等。

### 3. 组合散点图和频率分布图

要将散点图和频率分布图组合在一起，可以使用 R 中的 par 函数来设置图形参数，将两个图形绘制在同一个画布上。具体方法如下所示：

`
# 生成观测数据
set.seed(1)
x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)

# 创建一个新的画布，并设置图形参数
par(mfrow = c(2, 1))

# 绘制散点图
plot(x, y)

# 绘制频率分布图
hist(x)
`

上述代码将生成一个画布，并将散点图和频率分布图分别绘制在其中的两个子图上。

总结起来，要实现散点图和频率分布图的组合，可以先使用 plot 函数和 hist 函数分别绘制散点图和频率分布图。然后使用 par 函数来创建一个新的画布，并将两个图形绘制在其中的不同子图上。通过修改各种参数，可以对图形的外观进行定制，以满足用户的需求。