[Rプログラミング]単一変数資料
📌 資料の種類
📖 データフィーチャー別に分類
プロトン費
譲渡費
✔類別資料
資料
性別:0,1
ex)血液型:1、2、3、4
✔連続型資料
📖 変数カウントで分類
<変数の数とデータの特性によって分類>
たんへんすうデータ
カテゴリ資料
れんぞくデータ
たへんすうデータ
カテゴリ資料
れんぞくデータ
📌 単一変数分類資料でのナビゲート
-カテゴリデータにできる基本的な作業は、データに含まれる観測値の種類別統計数:
📖 度数分布表
> favorite <- c('winter', 'summer','spring','summer','summer',
+ 'fall','fall','summer','spring','spring')
> favorite
[1] "winter" "summer" "spring" "summer" "summer" "fall" "fall"
[8] "summer" "spring" "spring"
> table(favorite) #도수분포표 계산
favorite
fall spring summer winter
2 3 4 1
> table(favorite)/length(favorite) #비율 출력
favorite
fall spring summer winter
0.2 0.3 0.4 0.1 📖 棒グラフ
> ds <- table(favorite)
> ds
favorite
fall spring summer winter
2 3 4 1
> barplot(ds, main='favorite season')
📖 円図
> ds <- table(favorite)
> ds
favorite
fall spring summer winter
2 3 4 1
> pie(ds, main='favorite season')
📖 数字で表す分類資料
ex)15名の学生が好きな色の資料を調べる
2,3,2,1,1,2,2,1,3,2,1,3,2,1,2
(1=緑、2=赤、3=青)
> favorite.color <- c(2,3,2,1,1,2,2,1,3,2,1,3,2,1,2)
> ds <- table(favorite.color)
> ds
favorite.color
1 2 3
5 7 3
> barplot(ds,main='favorite color')
> colors <- c('green','red','blue')
> names(ds) <- colors #자료값 1,2,3을 green, red, blue로 변경
> ds
green red blue
5 7 3
> barplot(ds,main='favorite color', col=colors) #색 지정 막대그래프
> pie(ds, main='favorite color', col=colors)
📌 単一変数連続データのナビゲーション
📖 平均値と中心値
> weight <- c(60,62,64,65,68,69)
> weight.heavy <- c(weight,120)
> weight
[1] 60 62 64 65 68 69
> weight.heavy
[1] 60 62 64 65 68 69 120
> mean(weight) #평균
[1] 64.66667
> mean(weight.heavy) #평균
[1] 72.57143
> median(weight) #중앙값
[1] 64.5
> median(weight.heavy) #중앙값
[1] 65
> mean(weight, trim=0.2) #절사평균(상하위 20% 제외)
[1] 64.75
> mean(weight.heavy,trim=0.2) #절사평균(상하위 20% 제외)
[1] 65.6📖 四分位数
100人の学生を対象に、英語の試験の結果に対して四分位数を求めた.
Q 1=60,Q 2=80,仮にQ 3=90→
25人の学生の成績は60点未満だ.
25人の学生の成績は60点から80点の間だ.
25人の学生の成績は80点から90点の間にある.
25人の学生の成績は90点以上だ.
90点以上の学生が25名いるので、今回の英語の試験は簡単です.
全体の50%が80点以上を記録した.
> mydata <- c(60,62,64,65,68,69,120)
> quantile(mydata)
0% 25% 50% 75% 100%
60.0 63.0 65.0 68.5 120.0
> quantile(mydata, (0:10)/10) #10% 단위로 구간을 나누어 계산
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
60.0 61.2 62.4 63.6 64.4 65.0 66.8 68.2 68.8 89.4 120.0
> summary(mydata)
Min. 1st Qu. Median Mean 3rd Qu. Max.
60.00 63.00 65.00 72.57 68.50 120.00📖 山砲
> mydata <- c(60,62,64,65,68,69,120)
> var(mydata) #분산
[1] 447.2857
> sd(mydata) #표준편차
[1] 21.14913
> range(mydata) #값의 범위
[1] 60 120
> diff(range(mydata)) #최댓값, 최솟값의 차이
[1] 60📖 ヒストグラム
> dist <- cars[,2] #자동차 제동거리
> hist(dist, #자료
+ main="Histogram for 제동거리", #제목
+ xlab="제동거리", #x축 레이블
+ ylab="빈도수", #y축 레이블
+ border="blue", #막대 테두리색
+ col="green", #막대색
+ las=2, #x축 글씨 방향(0~3)
+ breaks=5) #막대 개수 조절
*棒グラフとヒストグラムの比較
📖 ブロック図
> dist <- cars[,2] #자동차 제동거리
> boxplot(dist, main="자동차 제동거리")
> boxplot.stats(dist)
$stats
[1] 2 26 36 56 93
$n
[1] 50
$conf
[1] 29.29663 42.70337
$out
[1] 120📖 パケットデータのブロック図
> boxplot(Petal.Length~Species, data=iris, main="품종별 꽃잎의 길이")
📖 1つの画面に複数のグラフィックを出力
> par(mfrow=c(1,3)) #1X3 가상화면 분할
> barplot(table(mtcars$carb),
+ main="Barplot of Carburetors",
+ xlab="#of carburetors",
+ ylab="frequency",
+ col="blue")
> barplot(table(mtcars$cyl),
+ main="Barplot of Cylender",
+ xlab="#of cylender",
+ ylab="frequency",
+ col="red")
> barplot(table(mtcars$gear),
+ main="Barplot of Grar",
+ xlab="#if gears",
+ ylab="frequency",
+ col="green")
par(mfrow=c(1,1)) #가상화면 분할 해제
Reference
この問題について([Rプログラミング]単一変数資料), 我々は、より多くの情報をここで見つけました https://velog.io/@ming_/R프로그래밍テキストは自由に共有またはコピーできます。ただし、このドキュメントのURLは参考URLとして残しておいてください。
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