[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 상자그림

 정보

• 업무명     : R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 상자그림

• 작성자     : 박진만

• 작성일     : 2020-04-02

• 설   명      :

• 수정이력 :

 

 내용

[개요]

• R은 통계 분석 및 시각화 등의 기능을 갖춘 프로그래밍 언어 내지 통계 분석 환경입니다. 
  

• 통계 분석 기능으로 통계 검정, 선형 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 클러스터링 등을 지원하고 있습니다.
  

• 또한 최신 논문에서 발표된 같은 새로운 기술도 R로 구현되는 경우가 많습니다.
  

• 특히 시각화 기능으로 히스토그램, 막대 그래프, 선 그래프, 산포도, 나무 모양 그림이나 히트맵 등 기본적인 그래프가 기본으로 지원하고 있습니다.
  

• 또한 ggplot2 등의 패키지를 사용하여 더 높은 수준의 그림을 가시화할 수 있습니다.
  

 

 

[특징]

• 데이터를 이해하기 위해서 통계 분석 및 데이터 시각화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어

   

[기능]

• 데이터형 소개

 

[활용 자료]

• 없음

 

[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]

• 없음

 

[사용법]

• 소스 코드 예시 참조

 

[사용 OS]

• Windows 10

 

[사용 언어]

• R v3.6.2

• R Studio v1.2.5033

 

 소스 코드

[상자그림]

• 상자 그림은 데이터의 백분위 점 등을 동시에 표현할 수있는 그래프이다. 

• 그래프의 중간에 사각형 (상자)을 볼 수 있는것에 비추어 상자 그림 이라고 하며, 상자 그림의 상하에 수직선이 튀어 나와있는 것을 확인할 수 있다.

• 여기서 상자의 위쪽은 제 3 사분위 점, 아래쪽은 제 1 사분위 점을 나타낸다.

• 상자 내부에있는 가로선은 제 2 사 분위수 점 (중간 값)을 나타낸다. 또한 상하에 존재하는 수직선의 정점의 외측에있는 플롯되는 점은 2σ 범위에 포함되지 않는 데이터 (이상치)을 나타낸다.

• 이 상자그림은 여러 카테고리로 나누어 진 데이터의 특징을 비교할 때 할 때 자주 사용되는 그래프이다.

• 상자그림과 비슷한 플롯에는 바이올린 플롯 이나 빈 플롯 등이 있다. 이들은 사 분위 점뿐만 아니라 데이터의 추정 밀도 등도 플롯에서 확인할 수 있다.

• boxplot 명령어에 벡터를 주면, 그 벡터로부터 사분위 점 등을 계산하여 상자 그림을 그릴 수 있다.

x <- rnorm(1000, 10, 2)
boxplot(x)

x <- rnorm(1000, 10, 2)
y <- rnorm(1000, 13, 2)
z <- rnorm(2000, 15, 5)
boxplot(x, y, z, names = c("x", "y", "z"))

• 벡터 외에 행렬 데이터도 boxplot함수를 이용할 수 있다.

m <- matrix(rnorm(10000,10,5), ncol = 5)
colnames(m) <- c("A", "B", "C", "D", "E")
head(m)
##              A         B         C         D          E
## [1,] 13.980569 19.106357  6.945987 10.537158 11.3290692
## [2,]  9.484191 16.962958 10.281235  7.957678 -5.7362880
## [3,]  2.910832 14.720321  6.040949  4.499667  9.5031007
## [4,] 13.568331  6.991693  9.127854  7.217053 -0.1928855
## [5,]  8.580020 11.699326  8.513323  6.271955 13.2376031
## [6,]  7.458951 11.774758 10.499333  5.616801  5.9733678

boxplot(m)

• boxplot함수의 border 인수를 이용하여 상자의 테두리 색을 지정할 수 있으며 col 인수를 통해 상자의 색을 지정할 수있다.

boxplot(m, 
  main = "rnorm", xlab = "type", ylab = "values",
  border = c("darkgreen", "orange", "red", "magenta", "blue"),
  col    = c("lightgreen", "lightyellow", "pink", "pink", "lightcyan")
)

 

[다음글]

[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 바이올릿플롯

 

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[R] R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : Bee swarm plot

 

 

 참고 문헌

[논문]

• 없음

[보고서]

• 없음

[URL]

• 없음

 

 문의사항

[기상학/프로그래밍 언어]

• sangho.lee.1990@gmail.com

[해양학/천문학/빅데이터]

• saimang0804@gmail.com

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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