rd-2. ヒストグラム，散布図，折れ線グラフ，要約統計量

rd-2. ヒストグラム，散布 図，折れ線グラフ，要約 統計量 データサイエンス演習 （R システムを使用） https://www.kkaneko.jp/de/rd/index.html 金子邦彦 1

• https://www.kkaneko.jp/de/rd/index.html

2-1 パッケージの追加インス トール 2

パッケージの設定 (1/2) • 次の手順で，必要なパッケージをインストール • パッケージをインストールするのにインターネッ ト接続が必要 • install.packages("ggplot2") を実行 • install.packages("dplyr") を実行 3

パッケージの設定 (2/2) • install.packages("tidyr") を実行 • install.packages("magrittr") を実行 こんな表示が でたら Yes • install.packages("KernSmooth") を実行 ※ 「K」と「S」が大文字 4

2-2 R オブジェクトのコンス トラクタ 5

コンストラクタの例 年次 1985 1990 1995 2000 2005 2010 出生数 1432 1222 1187 1191 1063 1071 死亡数 752 820 922 962 1084 1197 テーブルの例 x1 <- data.frame( 年次=c(1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010), 出生数=c(1432, 1222, 1187, 1191, 1063, 1071), 死亡数=c(752, 820, 922, 962, 1084, 1197) ) 上記のテーブルを生成するコンストラクタ コンストラクタの動作画面 6

2-3 iris データセット 7

アヤメ属 (Iris) • 多年草 • 世界に 150種. 日本に 9種. • 花被片は 6個 • 外花被片（がいかひへん） Sepal 3個（大型で下に垂れる） • 内花被片（ないかひへん） Petal 3個（直立する） 8

Iris データセット • 3種のアヤメの外花被辺、 内花被片の幅と長さを計 測したデータセット Iris setosa Iris versicolor Iris データセットは， Ｒシステムの中に組 み込み済み Iris virginica • データ数は 50 × 3 • 作成者：Ronald Fisher • 作成年：1936 9

2-4 ヒストグラムの例 10

iris の 4属性それぞれのヒストグラム 属性： Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width 各属性のヒストグラム 11

複数ヒストグラムの重ね合わせ表示 library(dplyr) d2 <- tbl_df( iris ) library(tidyr) library(magrittr) library(KernSmooth) library(ggplot2) d2 %>% select( Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width ) %>% gather() %>% ggplot( aes(x=value, fill=key) ) + geom_histogram( binwidth=dpih( use_series(d2, Sepal.Length) ), alpha=0.5, position="identity") + theme_bw() 12

ヒストグラムでの区間幅の調整 区間幅 = 0.1 library(ggplot2) ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length)) + geom_histogram(binwidth=0.1) + theme_bw() 区間幅を、dpih 関数を用いて調整 library(magrittr) library(KernSmooth) library(ggplot2) ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length)) + geom_histogram( binwidth=dpih( iris$Sepal.Length ) ) + theme_bw() 13

2-5 散布図，折れ線グラフ 14

散布図、折れ線グラフのバリエーション 年次 1985 1990 1995 2000 2005 2010 出生数 （千 人） 死亡数 （千 人） 1432 1222 1187 1191 1063 1071 752 820 922 962 1084 1197 散布図 散布図 ＋折れ線 散布図 ＋線形近似 出生数、死亡数の推移 出典：総務省「第63回 日本統計年鑑 平成26年」 15

散布図 年次 出生 数 死亡数 1985 1432 752 1990 1995 1222 820 1187 922 2000 1191 962 2005 1063 1084 2010 1071 1197 x 軸 (フィールド名) 年次 y 軸 (フィールド名) 点の大きさ (数値) 出生数, 死亡数 x 軸の名前 (文字列) y 軸の名前 (文字列) 3 年次 出生数, 死亡数 x1 <- data.frame( 年次=c(1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010), 出生数=c(1432, 1222, 1187, 1191, 1063, 1071), 死亡数=c(752, 820, 922, 962, 1084, 1197) ) library(ggplot2) ggplot(x1, aes(x=年次)) + geom_point( aes(y=出生数, colour="出生数"), size=3 ) + geom_point( aes(y=死亡数, colour="死亡数"), size=3 ) + labs(x="年次", y="出生数, 死亡数") + theme_bw() 16

散布図＋折れ線 年次 出生 数 死亡 数 1985 1432 752 1990 1995 1222 820 1187 922 2000 1191 962 2005 1063 1084 2010 1071 1197 x 軸 (フィールド名) 年次 y 軸 (フィールド名) 点の大きさ (数値) 出生数, 死亡数 x 軸の名前 (文字列) y 軸の名前 (文字列) 3 年次 出生数, 死亡数 x1 <- data.frame( 年次=c(1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010), 出生数=c(1432, 1222, 1187, 1191, 1063, 1071), 死亡数=c(752, 820, 922, 962, 1084, 1197) ) library(ggplot2) ggplot(x1, aes(x=年次)) + geom_point( aes(y=出生数, colour="出生数"), size=6 ) + geom_point( aes(y=死亡数, colour="死亡数"), size=6 ) + geom_line( aes(y=出生数, colour="出生数"), size=2 ) + geom_line( aes(y=死亡数, colour="死亡数"), size=2 ) + labs(x="年次", y="出生数, 死亡数") + theme_bw() 17

散布図＋線形近似 出生 死亡 年次 数 数 x 軸 (フィールド名) 年次 y 軸 (フィールド名) 点の大きさ (数値) 出生数, 死亡数 1985 1432 752 1990 1995 1222 820 1187 922 2000 1191 962 2005 1063 1084 2010 1071 1197 x 軸の名前 (文字列) y 軸の名前 (文字列) 3 年次 出生数, 死亡数 x1 <- data.frame( 年次=c(1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010), 出生数=c(1432, 1222, 1187, 1191, 1063, 1071), 死亡数=c(752, 820, 922, 962, 1084, 1197) ) library(ggplot2) ggplot(x1, aes(x=年次)) + geom_point( aes(y=出生数, colour="出生数"), size=6 ) + geom_point( aes(y=死亡数, colour="死亡数"), size=6 ) + stat_smooth( method="lm", se=FALSE, aes(y=出生数, colour="出生数"), size=2 ) + stat_smooth( method="lm", se=FALSE, aes(y=死亡数, colour="死亡数"), size=2 ) + labs(x="年次", y="出生数, 死亡数") + 18 theme_bw()

2-6 グラフのファイルへの保 存 19

png ファイルの作成 ファイル f:/1.png に保存 x1 <- data.frame( 年次=c(1985, 1990, 1995, 2000, 2005, 2010), 出生数=c(1432, 1222, 1187, 1191, 1063, 1071), 死亡数=c(752, 820, 922, 962, 1084, 1197) ) library(ggplot2) png("f:/1.png") ggplot(x1, aes(x=年次)) + geom_point( aes(y=出生数, colour="出生数"), size=3 ) + labs(x="年次", y="出生数") + theme_bw() dev.off() 20

2-7 要約統計量，頻度，ヒス トグラム 21

ここで行うこと 各フィールドの頻度（数え上げ） 種類ごとの数え上げ 各フィールドの要約統計量の算出 平均 (mean)、標準偏差 (sd)、分散 (var) 中央値 (median)、四分位点 (quantile)、 最大値 (max)、最小値 (min) 科目 受講者 国語 A 国語 B 算数 A 算数 B 理科 A 得点 90 80 95 90 80 元データ 要約統計量の例 22

ここでの説明で使用するデータ 成績データ 科目 受講者 国語 A 国語 B 算数 A 算数 B 理科 A 得点 90 80 95 90 80 d1 <- data.frame( 科目=c("国語", "国語", "算数", "算数", "理科"), 受講者=c("A", "B", "A", "B", "A"), 得点=c(90, 80, 95, 90, 80) ) コンストラクタ ※ iris データセットは R システムに組み込み済み iris データセット 23

要約統計量（summary を使用）① 成績 科目 受講者 国語 A 国語 B 算数 A 算数 B 理科 A 得点 90 80 95 90 80 ◆ 数値属性に対しては 最小、最大、平均、 中央値、四分位点 d1 <- data.frame( 科目=c("国語", "国語", "算数", "算数", "理科"), 受講者=c("A", "B", "A", "B", "A"), 得点=c(90, 80, 95, 90, 80) ) summary(d1) 24

頻度のグラフ化 ① 科目 受講者 得点 国語 A 90 国語 B 80 算数 A 95 算数 B 90 理科 A 80 集約を行うテーブルの変数名 集約したいフィールド名 x 軸の名前 (文字列) d1 科目 科目 y 軸の名前 (文字列) 総数 d1 <- data.frame( 科目=c("国語", "国語", "算数", "算数", "理科"), 受講者=c("A", "B", "A", "B", "A"), 得点=c(90, 80, 95, 90, 80) ) library(ggplot2) ggplot(d1, aes( x=科目, fill=科目 )) + geom_bar(stat="count") + labs(x="科目", y="総数") + theme_bw() 25

頻度のグラフ化 ② 科目 受講者 得点 国語 A 90 国語 B 80 算数 A 95 算数 B 90 理科 A 80 集約を行うテーブルの変数名 集約したいフィールド名 d1 得点 x 軸の名前 (文字列) y 軸の名前 (文字列) 得点 総数 d1 <- data.frame( 科目=c("国語", "国語", "算数", "算数", "理科"), 受講者=c("A", "B", "A", "B", "A"), 得点=c(90, 80, 95, 90, 80) ) library(ggplot2) ggplot(d1, aes( x=得点 )) + geom_bar(stat="count") + labs(x="得点", y="総数") + theme_bw() 26

要約統計量（summary を使用）② iris データセット summary(iris) 27