Descriptive Plots

1. 変数間の相関

• （※参考１：多変数の相関を可視化する方法メモ）
• （※参考２：pairs.panels() – （ソフトウェア品質技術者のための）データ分析勉強会）
• （※参考３：Rのグラフィックスパラメータ – RjpWiki）

library(psych)
dat <- read.table("clipboard", header = T, sep = "\t")
#データに欠損がある場合はsep = "\t" (タブ区切り)

pairs.panels (dat)
 #smooth : 平滑線の描画
 #density : ヒストグラムでの密度カーブの描画
 #ellipses : 散布図上での相関円の描画
 #scale : 相関係数の文字の大きさを相関の強さで変えるか
 #pch = "." : サンプル数が多い場合に素早く描画
 #lm = T : 線形モデリングによる回帰直線を追加
 #stars : 相関係数の有意水準表示
 #show.points : ドットの表示 (相関円のみ表示した方がわかりやすいこともある)
 #ci : 95%信頼区間の表示
 #hist.col : ヒストグラムの色
 #col : ドットの色
 #相関係数の95%信頼区間

cor.test (dat$x, dat$y)
 #対角線つき散布図を作る

plot (dat$x, dat$y)
reg &lt;- lm (y~x, data = dat)
abline (reg, col = "red", lty = "dotted")
abline (0, 1, lty = 3)

#各データポイントにラベルを付ける
library (maptools)
label &lt;- c("T1","T2","T3","T4","T5","T6")
x &lt;- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
y &lt;- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)
dat &lt;- data.frame (x, y)
rownames (dat) &lt;- label
plot (x, y, xlab = "xxx", ylab = "yyy")
pointLabel (x = x, y = y, labels = rownames (dat))

2. ヒストグラムの作成

hist (
dat$aa,
col = "white",
border = "black",
breaks = seq(x, y, z) #階級をＸ～Ｙまでの範囲でＺ刻みにする
)
abline(v = mean(dat$aa), col = "red")