정보
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업무명 : R을 이용한 통계 분석 및 데이터 시각화 : 바이올릿플롯
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작성자 : 박진만
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작성일 : 2020-04-02
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설 명 :
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수정이력 :
내용
[개요]
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R은 통계 분석 및 시각화 등의 기능을 갖춘 프로그래밍 언어 내지 통계 분석 환경입니다.
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통계 분석 기능으로 통계 검정, 선형 회귀 분석, 시계열 데이터 분석, 클러스터링 등을 지원하고 있습니다.
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또한 최신 논문에서 발표된 같은 새로운 기술도 R로 구현되는 경우가 많습니다.
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특히 시각화 기능으로 히스토그램, 막대 그래프, 선 그래프, 산포도, 나무 모양 그림이나 히트맵 등 기본적인 그래프가 기본으로 지원하고 있습니다.
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또한 ggplot2 등의 패키지를 사용하여 더 높은 수준의 그림을 가시화할 수 있습니다.
[특징]
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데이터를 이해하기 위해서 통계 분석 및 데이터 시각화가 요구되며 이 프로그램은 이러한 목적을 달성하기 위한 소프트웨어
[기능]
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데이터형 소개
[활용 자료]
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없음
[자료 처리 방안 및 활용 분석 기법]
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없음
[사용법]
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소스 코드 예시 참조
[사용 OS]
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Windows 10
[사용 언어]
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R v3.6.2
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R Studio v1.2.5033
소스 코드
[바이올린 플롯]
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바이올린 플롯은 데이터의 분포 등을 표현하는 플롯이다.
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상자그림과 마찬가지로 중앙값, 사 분위 점 외에, 데이터의 분포 밀도도 동시에 확인할 수 있는 플롯이다.
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바이올린 플롯을 이용하기 위해서는 vioplot 패키지를 설치할 필요가있다.
install.packages("vioplot", dependencies = TRUE)
[기본적인 사용법]
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아래는 vioplot 패키지를 이용하는 예시이다.
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예시 데이터는 정규 분포를 따르는 데이터이기 때문에, 색 영역은 중심이 넓고 끝이 좁아지고 있다.
library(vioplot)
x <- rnorm(1000, 10, 1)
y <- rnorm(3000, 13, 3)
z <- rnorm(5000, 15, 5)
vioplot(x, y, z)
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항목 이름을 붙이는 경우는 names 인수를 이용하여 줄 수 있다.
vioplot(x, y, z, names = c("X", "Y", "Z"))
[색상 변경]
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vioplot 플롯은 상자그림과 같이 항목별로 색상의 변화를 주기 어렵다.
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대신항목별로 나누고 싶다면 여러 번 vioplot을 실행한 후 이들을 쌓는 방식으로 색상 변경이 가능하다.
library(vioplot)
x <- rnorm(100, 100, 90)
y <- rnorm(100, 130, 80)
z <- rnorm(100, 250, 70)
plot(0, 0, type = "n", xlab = "", ylab = "", axes = FALSE,
xlim = c(0.5, 3.5), ylim = range(c(x, y, z)))
axis(side = 1, at = 1:3, labels = c("X", "Y", "Z"))
axis(side = 2)
vioplot(x, at = 1, col = "orange", add = TRUE)
vioplot(y, at = 2, col = "seagreen", add = TRUE)
vioplot(z, at = 3, col = "blue", add = TRUE)
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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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