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R과 기초통계 : 02.기술통계-자료나타내기
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R과 기초통계 : 02.기술통계-자료나타내기

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간단하게 R의 내장함수를 이용한 그래프를 통한 자료 나타내기에 대해 나눕니다.

간단하게 R의 내장함수를 이용한 그래프를 통한 자료 나타내기에 대해 나눕니다.

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  • 1. 자료 나타내기 - 도표 R과 함께하는 기초통계
  • 2. 질적 자료의 정리• 막대그래프(barplot) – 일반적으로 x축(수평축)에 범주 표시 – 각 범주에 해당하는 관찰자료를 세어 그 높이를 표시 – 각 범주별 높이에 관심 > job <- c(rep("공무원", 12), + rep("기업체", 25), + rep("대학원진학", 5), + rep("해외연수", 7), + rep("어학 및 자격증준비", 1)) > job.table = table(job) > barplot(job.table, + main="졸업후 진로")
  • 3. 질적 자료의 정리• 원그래프(pie) – 각 범주의 관찰값들의 총합 중 해당 범주의 비율로 면 적 표시 • % * 360 으로 중심각 계산 – 각 범주의 면적 비교 > prop.table(job.table)
  • 4. 질적 자료의 정리• 선그래프(plot) – 범주는 일정한 방향으로 움직이는 값(Ex. 시간) – 막대그래프와 같이 각 범주의 높이 표시 – 각 범주값 연결 – 추이에 관심 > sales <- c(12.0, 10.5, 16.0, 13.5, + 23.0, 20.5, 25.0, 26.5) > names(sales) <-c("p_1/4", "p_2/4", + "p_3/4", "p_4/4", "c_1/4", "c_2/4", + "c_3/4", "c_4/4") > plot(sales, type="l", + main="분기별 매출실적") > points(sales)
  • 5. 양적 자료의 정리• 히스토그램 – 양적 자료 특히 연속형 자료를 일정 구간으로 나누어 해당 구간안 에 해당하는 값을 나타낸다. • X축을 막대그래프와 비교하여 보면 x축의 값이 서로 연결되어 있다. – 구간의 개수는 5~10개 수준이 좋을 것으로 판단된다. • 각 구간의 길이는 일정하게 유지하는 것이 좋다. • 가장 작은 구간과 가장 큰 구간의 길이는 동일하지 않을수 있다. – 각 구간별 개수에 대한 히스토그램과 전체 자료 중 해당 구간이 차 지하는 비율을 나타내는 히스토그램 • 비율을 나타내는 히스토그램은 각 막대의 면적에 관심이 있다.
  • 6. 양적 자료의 정리 > par(mfrow=c(2,2)) > hist(weight, main="구간의 갯수 5개", + breaks=4) > hist(weight, main="구간의 갯수 7개", + breaks=6) > hist(weight, main="구간의 갯수 9개", + breaks=8) > hist(weight, main="구간의 갯수 12개", + breaks=11)
  • 7. 양적 자료의 정리 > par(mfrow=c(1,1)) > hist(weight, main="구간 지정", + breaks=c(65, 70, 75, 80, 85, 90))
  • 8. 양적 자료의 정리• 줄기-잎그림(stem) – 히스토그램 등을 작성하기에 앞서 사전 정보 파악을 위 해 작성 – 손으로 그릴 수 있으며 효율적인 그래프 작성 가능 • 각 관측값의 개수, 구간별 개수 등을 파악하기 쉬움 – 작성 방법 : 문자열 처럼 판단 • 줄기 : 자료의 적절한 구간에 해당 • 잎 : 줄기 이후의 관찰값 – 다음을 입력해 봅니다. • stem(weight, scale=0.5)
  • 9. 양적 자료의 정리The decimal point is 1 digit(s) to the right of the |6 | 6677778888899997 | 0000000111112222222233334447 | 56677898|8|6

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