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）
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 | 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 <- 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 <- c("T1","T2","T3","T4","T5","T6")x <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)y <- c(1, 2, 3, 4, 5, 6)dat <- data.frame (x, y)rownames (dat) <- labelplot (x, y, xlab = "xxx", ylab = "yyy")pointLabel (x = x, y = y, labels = rownames (dat)) |
2. ヒストグラムの作成
1 2 3 4 5 6 7 | 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") |