Простой пример визуализации данных в R

Что-то давно никто не писал тут, походу все в отпусках. Раз так, то позволю себе написать пост про применение R для построения графиков. Данные будут взяты из предыдущего поста. Для этого можно пройти на страницу Wiki, скопировать и сохранить табличку в csv file: link.

Считываются данные одной строкой:


data <- read.table(«./AnscombeQuartet.csv», header = TRUE, sep =»,»)

После этого все столбцы доступны по соответствующему header name:

data$x1

Далее можно проверить статистики, соответствуют ли они заявленным значениям.
Сделать это можно двумя способами:

  1. Применить к каждому столбцу функцию: mean(data$x1), var(data$x1), ….
  2. Либо воспользоваться функцией sapply(). Это некий аналог функции map в функциональных языках программирования.
Мы воспользуемся вторым способом 
(sapply(data, mean); sapply(data, var)):

Все статистики совпадают с заявленными. Теперь построим графики:
Если нужно построить всего один график, то делается это очень просто;

plot(data$x1, data$y1, xlab = «x», ylab = «y») #xlab, ylab add label names

Но нам нужно пробежаться по всем столбцами и уместить все 4 графика в одну фигуру. Это можно сделать в цикле:

par(mfrow=c(2,2), mar=c(2.0, 1.5, 1.5, 1.5), oma = c(2,2,2,2), pch = 16)
for(i in 1:4){
  x = eval(parse(text = paste( «data$x», i, sep=»» )))
  y = eval(parse(text = paste( «data$y», i, sep=»» )))
  plot( x, y )
  abline( lm(y ~ x) )
  grid( 10,10 )
}

Получаем график (на всякий случай в высоком разрешении: URL):

Пояснения:

  • abline( lm(y ~ x) ) строит линейную модель. Сама функция lm() возвращает объект определенного класса, и для того чтобы построить выходные данные не нужно их специальным образом извлекать, потому как функция abline( ) сама распознает контекст. 
  • Функция grid() добавляет вертикальные и горизонтальные линии координатной сетки
  • Функцией par( ) задаются расстояния от границ каждого графика до границ всей фигуры, также расстояния между своими фигурами, pch — вид маркера. Но можно было бы использовать dafault значения.
  • mfrow() задает геометрию расположения графиков
Вообще в R очень и очень богатые графические возможности (помимо статистики и более 5000 packages). Даже поддерживаются несколько парадигм, например есть ggplot2

Из SAS R code можно запустить очень просто, подробное описание есть ТУТ.


Весь R код использованный при написании поста можно найти ТУТ.

Добавить комментарий

Войти с помощью: 

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.