DAA02

データ解析基礎論A

講義02:データの可視化

アナウンスメント

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第１週の発言回数：16/300

E-mailの書き方 ­ 題名：[データ解析A] XXXについて ­ 氏名を必ず明記してください（学籍番号は不要）

無記名 → ペナルティ （口頭で発表）

Rの基本：データ（ベクトル）の作成

c

(var1,var2,...,varN)

複数のテ ータ(数字等)を1つのオフ シ ェクトとして結合する関数

> x<-c(1,2,3,4)

> x

[1] 1 2 3 4

> x2<-c(x,5,6,7,8)

> x2

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8

メモ • 関数：何か入力すると何かを出力してくれる • 必ず () を用いる • 引数：関数に入力するもの • = と <- は同じ役割

Rの基本：データ（ベクトル）

c

(var1,var2,...,varN)

複数のテ ータ(数字等)を1つのオフ シ ェクトとして結合する関数

> y=c('a0','a1','b0','b1')

> y

[1] "a0" "a1" "b0" "b1”

> z=

c

(x,y)

> z

[1] "1" "2" "3" "4" "a0" "a1" "b0" "b1"

Rの基本：データ（ベクトル）

rep

(x, times)

繰り返し関数 > x<-rep(1,4) ＃(1) １を４回繰り返す [1] 1 1 1 1 > x<-rep(c(1,7,87),3) ＃(2) [1,7,87]のベクトルを３回繰り返す [1] 1 7 87 1 7 87 1 7 87 > x<-rep(1:4,3) ＃(3) 1:4のseqを３回繰り返す [1] 1 2 3 4 1 2 3 4 1 2 3 4 > x<-sort(rep(1:4,3)) ＃(4) (3)を順番に並び替える [1] 1 1 1 2 2 2 3 3 3 4 4 4

Rの基本：データ（ベクトル）

seq

(start, end, increment/decrement)

等間隔の数列を作るための関数

> x<-seq(1,4,1)

[1] 1 2 3 4

> x<-seq(0,40,10)

[1] 0 10 20 30 40

> x<-seq(10,2,-2)

[1] 10 8 6 4 2

> x<-1:4 #

[1] 1 2 3 4

> x<-10:1 #

-[1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

実習

以下のようなベクトルを作りましょう

[1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1]

[1, 4, 9, 16, 25]

Rの基本：論理演算

> a=1:10

[1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

> which(a<5)

[1] 1 2 3 4

#

aの1,2,3,4番目の要素が５より小さい

> b=10:1

[1] 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1

> which(b<5)

[1] 7 8 9 10

#bの7,8,9,10番目の要素が５より小さい

Rの基本：データ（行列）

matrix

(vector, nrow, ncol, byrow):

nrow ncol の行列の作成(通常はべクトルの長さは一定なので、nrow か ncol だけで足りる) byrow はヘクトルを 1 行目から行毎に振り分ける。Default では列毎に振り分けられる。 > x<-matrix(1:8, nrow=2) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 3 5 7 [2,] 2 4 6 8 > x<-matrix(1:8, nrow=2,byrow=T) [,1] [,2] [,3] [,4] [1,] 1 2 3 4 [2,] 5 6 7 8

Rの基本：データフレーム

data.frame

(varName1=vector1, varName2 = vecotr2, …. ):

Matrixは数値、文字、因子が混在できない。 data.frameでは変数内では数値、文字、因子が混在できないが、変数間では数値、文字、因子が 混在できる。 data01<-data.frame(score = c(2,4,3,4), dose = c(rep(10,2),rep(100,2)), condition = rep(c('exp','control'),2)) > data01

score dose condition 1 2 10 exp 2 4 10 control 3 3 100 exp 4 4 100 control

Rの基本：データの入力

read.csv

( FILE_NAME , header=?, row.names=N)

FILE_NAME はディレクトリやURLも含む。

変数の名前がある場合は header=T、無い場合は header=F とする。

dat01<-read.csv("http://www.matsuka.info/data_folder/temp_data01.txt",

header=T)

> dat01

x y z

1 11 12 13

2 21 22 23

3 31 32 33

Rの基本：データの入力

各行に 名前か ある場合は now.names=NでN列目を観測点の名前として使うこともできる。

dat02<-read.csv("http://www.matsuka.info/data_folder/temp_data02.txt",

header=T,

row.name=1

)

> dat02

x y z

katsuo

11 12 13

wakame

21 22 23

tarachan

31 32 33

Rの基本：データの入力2

read.table( FILE_NAME ,header=?,sep= delim ,row.names=N)

基本的にread.csvと同じ。

sep = でdelimiter を定義する(tabの場合は不要）。 例えは delimiter が「;」の場合、sep= ; となる > dat03<-read.table("http://www.matsuka.info/data_folder/temp_data03.txt", header=T, row.name=4) > dat03 x y z sazae 11 12 13 masuo 21 22 23 tarachan 31 32 33

Rの基本：データ（INDEX要素の参照）

参照方法（行列またはmatrixの場合）

M[

参照したい行、参照したい列]

> dat03

x y z

sazae

11 12 13

masuo

21 22 23

tarachan 31 32 33

> dat03[1,1] #1

行、1列目を参照

[1] 11

Rの基本：データ（INDEX）

列を問わず、すべてのn行目を参照したい場合： M[n, 空] 行を問わず、すべてのm列目を参照したい場合： M[空, m] > dat03 x y z sazae 11 12 13 masuo 21 22 23 tarachan 31 32 33 > dat03[2,] #２行目 x y z masuo 21 22 23 > dat03[,1] #1列目 [1] 11 21 31

Rの基本：データ（INDEX）

列に名前（変数名）がある場合 M$varName > dat03 x y z sazae 11 12 13 masuo 21 22 23 tarachan 31 32 33 > dat03$x [1] 11 21 31 > dat03$y [1] 12 22 32 > dat03$z [1] 13 23 33

Rの基本：データ（INDEX）

変数名を変えたい場合 > dat03 x y z sazae 11 12 13 masuo 21 22 23 tarachan 31 32 33 > colnames(dat03)<-c("var1","var2","var3") > dat03

var1 var2 var3

sazae 11 12 13

masuo 21 22 23

tarachan 31 32 33

Rの基本：実習

•

課題：

• Dat03を使用

• scoreという変数にdat03のvar1、var2、var3をベクトルとして入力

• Nameという変数に名前を入力

• Conditionn,それぞれ”var1”,”var2”,”var3”の文字を入力 > dat04

score name condition 1 11 sazae var1 2 21 masuo var2 3 31 tarachan var3 4 12 sazae var1 5 22 masuo var2 6 32 tarachan var3 7 13 sazae var1 8 23 masuo var2 9 33 tarachan var3 > dat03

var1 var2 var3 sazae 11 12 13 masuo 21 22 23 tarachan 31 32 33

Rの基本：データ（INDEX）

•

課題：

• scoreという変数にvar1、var2、var3をベクトルとして入力 • Nameという変数に名前を入力 • Conditionn,それぞれ”var1”,”var2”,”var3”の文字を入力

•

解答例

> dat04<-data.frame(score=c(dat03$var1,dat03$var2,dat03$var3),

name=rep(rownames(dat03),3),

condition = rep(c("var1","var2","var3"),3))

Rの基本：応用例

dat<-read.csv("http://www.matsuka.info/data_folder/datWA01.txt",

header=T);

> head(dat)

shoesize

h gender

1 27.0 181.4 M

2 26.5 170.8 M

3 27.5 182.3 M

4 26.5 166.8 M

5 23.5 153.2 F

6 23.0 151.6 F

> head(dat)

shoesize height (meter) gender 1 27.0 1.814 M 2 26.5 1.708 M 3 27.5 1.823 M 4 26.5 1.668 M 5 23.5 1.532 F 6 23.0 1.516 F

Rの基本：応用例

mean(dat$shoesize[dat$gender == "M"])

[1] 25.98529

#

男性の足のサイズの平均

mean(dat$shoesize[dat$gender == "F"])

[1] 23.72222

#

女性の足のサイズの平均

mean(dat$shoesize[dat$h > 180])

[1] 27.5

#

身長が180cmより大きい人の足のサイズの平均

アドバイス

データを収集したら、まず可視化！

•

変数の性質・分布の把握

•

外れ値の確認

•

変数間の関係性の把握

•

複雑な関係は分かりにくい場合も多い…

PLOTの基礎

v1 = seq(-3,3,0.1)

v2 = v1^2

基本

> plot(x = v1, y = v2)

色の変更

col=‘color’

> plot(v1, v2,

col = 'red'

)

-3 -2 -1 0 1 2 3 0 2 4 6 8 x y -3 -2 -1 0 1 2 3 0 2 4 6 8 x y

PLOTの基礎

marker

の変更

pch = N

> plot(v1, v2, col=“red”)

> plot(v1, v2, col=“red”,

pch = 20

)

# N: 0~25

# help(points)

PLOTの基礎

marker

のサイズの変更

cex = N

> plot(v1, v2, col=“red”, pch = 20)

PCHの種類

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

RでのPLOTの基礎

スタイルの変更

type=‘style’

> plot(v1, v2)

> plot(v1, v2,

type = ‘l’

)

# style:

p:points

l:line

b:both (points & line)

o:overlay (points & line)

n:none

PLOTの基礎

ラインスタイルの変更

lty = N #N: 1~6

ラインの太さの変更

lwd = W

> plot(v1,v2,type='l',lty=4,lwd=3) # ラインの種類

0 = blank, 1 = solid (default) 2 = dashed, 3 = dotted 4 = dotdash, 5 = longdash 6 = twodash -3 -2 -1 0 1 2 3 0 2 4 6 8 x y

PLOTの基礎

タイトルと軸のラベルの挿入

plot(v1, v2,

main

= "THIS IS THE TITLE",

xlab

= "Label for X-axis",

ylab

= "Label for Y-axis")

軸のラベルは必ず明記しましょう！

-3 -2 -1 0 1 2 3 0 2 4 6 8

THIS IS THE TITLE

Label for X-axis

La be l f or Y-a xi s

PLOTの基礎

ラベルサイズの変更

plot(v1, v2, main = "THIS IS THE TITLE",

cex.lab = 1.5

,

xlab = "Label for X-axis",ylab = "Label for Y-axis")

PLOTの基礎

X

軸とY軸の範囲の変更

plot(v1, v2, main = "TITLE", xlab = "X here",ylab = "Y here",

xlim

= c(-3.5, 3.5),

ylim

= c(-0.5, 10))

-3 -2 -1 0 1 2 3 0 2 4 6 8 10 TITLE X here Y he re -3 -2 -1 0 1 2 3 0 2 4 6 8

THIS IS THE TITLE

Label for X-axis

La be l f or Y-a xi s

PLOTの基礎

応用例

plot(v1, v2, col = "blue", type = "o", lty = 2, pch = 19,

cex.lab = 1.5, lwd = 3, main = "Y=X*X", xlab = "X",

ylab="X*X", xlim=c(-3.5,3.5), ylim=c(-0.5, 10))

1変数の可視化 HISTOGRAM

Histogram

変数の分布の可視化

> dat<- read.csv("http://www.matsuka.info/data_folder/datWA01.txt") > hist(dat$h)

1変数の可視化 HISTOGRAM

Histogram

変数の分布の可視化

> hist(dat$h, breaks = 20, main = “Histogram of Height”, xlab = "Height", col = 'blue', xlim = c(140, 190))

HISTOGRAMの応用

確率密度を可視化

dens<-density(dat$h); # 確率密度の算出

hist(dat$h, main = "Histogram of Height", xlab = "Height", xlim = c(140,190), probability = T)

lines(dens, lwd = 2, col = ‘red’, lty=2) #確率密度の可視化

Histogram of Height Height D en si ty 140 150 160 170 180 190 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04

LINES

#lines

plot(v1, v2, col = "blue", type = "l", pch = 19, cex.lab = 1.5,

lwd = 3, xlab = "X", ylab="f(X)", xlim=c(-3.5,3.5), ylim=c(-0.5, 10)) lines(v1, v1^3, col='red',lwd = 3)

LEGEND

#legend

1変数の可視化 BOXPLOT

> boxplot(dat$h,main="Boxplot of Height", ylab="Height",

col='cyan', ylim=c(140,190))

> boxplot(dat$h,main="Boxplot of Height", xlab="Height",

col=‘ornage',

horizontal=T

)

140 150 160 170 180 190 Boxplot of Height Height

Rの色の定義

BOXPLOTの応用例

boxplot(

dat$h ~ dat$gender

,

main="Distribution of Height by Gender",

ylab="Gender", xlab="Height", col=c('blue','cyan'),

ylim=c(140,190), horizontal=T)

F

M

140 150 160 170 180 190

Distribution of Height by Gender

Height

BOXPLOTの応用例

dat<-read.table("http://www.matsuka.info/data_folder/aov01.txt") boxplot(dat$h ~ dat$gender + dat$affil,

main="Distribution of Height by Gender and Affiliation",

ylab="Gender x Affiliation", xlab="Height", col=c('blue’,'cyan’,'red’,'magenta'), ylim=c(140,190),horizontal=T) F .cs M. cs F .p sy M. psy 140 150 160 170 180 190

Distribution of Height by Gender and Affiliation

Height G en de r x Af fil ia tio n

INTERACTION PLOT

interaction.plot(dat$gender,

dat$affil,

dat$h,

pch=c(20,20),

col=c("skyblue","orange"),

xlab="gender", ylab=”height",

lwd=3,type='b',cex=2,

trace.label="Affiliation")

X Y Legend

INTERACTION PLOT

F .cs M. cs F .p sy M. psy 140 150 160 170 180 190

Distribution of Height by Gender and Affiliation

Height G en de r x Af fil ia tio n

HISTOGRAM

で…

par(mfrow=c(1,2)) # figure

を１行２列に分割

Dist. of Height for Female Participants

Height D en si ty 140 150 160 170 180 190 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08

Dist. of Height for Male Participants

Height D en si ty 140 150 160 170 180 190 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08

HISTOGRAM

で…

hist(dat[dat$gender=='F',]$h, main="Dist. of Height for Female Participants", xlab="Height", xlim=c(140,190), probability=T)

dens.F = density(dat[dat$gender=='F',]$h) lines(dens.F, col='blue',lwd=2)

hist(dat[dat$gender==‘M’,]$h, main=“Dist. of Height for Male

Participants”, xlab=“Height”, xlim=c(140,190), probability=T,ylim=c(0,0.08)) dens.M = density(dat[dat$gender=='M',]$h)

HISTOGRAM

で…

Dist. of Height for Female Participants

Height D en si ty 140 150 160 170 180 190 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08

Dist. of Height for Male Participants

Height D en si ty 140 150 160 170 180 190 0.00 0.02 0.04 0.06 0.08

DENSITYのみの表示

par(mfrow=c(1,1))

plot(dens.F,col='blue',lwd=2, ylab='density', xlim=c(140,190), main="Dist. of Height by gender",xlab='Height')

lines(dens.M,col='green',lwd=2)

TEXTの挿入

# 凡例： text(x,y,’TEXT’)

text(157.5, 0.04, 'Female', col='blue', cex=2) text(170, 0.04,'Male', col='green', cex=2)

140 150 160 170 180 190

0.00

0.02

0.04

0.06

Dist. of Height by gender

Height

de

nsi

実習！

1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

2変数の可視化 SCATTERPLOT

#

凡例： plot(x,y,…)

plot(dat$shoesize, dat$h, main="Relationship b/w shoesize and height”,

xlab = 'shoesize’, ylab='height’, pch=19, col='red’)

21 22 23 24 25 26 27 28

150

160

170

180

Relationship b/w shoesize and height

shoesize

SCATTERPLOT 相関係数の挿入

txt =

paste

("r =",

round

(cor(dat$shoesize,dat$h), 4))

> txt[1]

"r = 0.875"

a=1:3

paste("s",a) => [1] "s 1" "s 2" "s 3"

paste(”s”, a, sep=“”) => [1] "s1" "s2" "s3"

SCATTERPLOT 相関係数の挿入

txt = paste("r =", round(cor(dat$shoesize,dat$h), 4))

text(22, 175, txt, cex = 1.5)

21 22 23 24 25 26 27 28 150 160 170 180

Relationship b/w shoesize and height

shoesize

height

直線の挿入

abline:

y = a + bxのラインを引く関数

abline

(h = mean(dat$h), col='blue');

abline

(v = mean(dat$shoesize), col='green');

21 22 23 24 25 26 27 28

150

160

170

180

Relationship b/w shoesize and height

shoesize height r = 0.874 mean height mean shoesize H V

直線の挿入

abline(lm(dat$h~dat$shoesize), lty=2, lwd=2)

21 22 23 24 25 26 27 28 150 160 170 180

Relationship b/w shoesize and height

shoesize

height

2変数の可視化 SCATTERPLOT

plot(dat[dat$gender=='F',]$shoesize, dat[dat$gender=='F',]$h,

main="Relationship b/w shoesize and height", xlab='shoesize', ylab='height', cex.lab=1.5, pch=19, col='blue', xlim=c(20,29), ylim=c(140,190))

20 22 24 26 28 140 150 160 170 180 190

Relationship b/w shoesize and height

shoesize

height

Female Male

2変数の可視化 SCATTERPLOT

lines(dat[dat$gender=='M',]$shoesize,dat[dat$gender=='M',]$h, type = 'p', pch = 15, col = 'green')

legend("topleft", c('Female','Male'), pch =c(19,15), col = c('blue','green'), cex = 1.5)

20 22 24 26 28 140 150 160 170 180 190

Relationship b/w shoesize and height

shoesize

height

Female Male

SCATTERPLOTの応用例

plot(dat.reg, pch=20, col=c('blue')) material 100 140 180 50 100 150 200 2 4 6 8 10 100 140 180 price design 10 30 50 70 2 4 6 8 10 50 100 150 200 10 20 30 40 50 60 70 sales

SCATTERPLOTの応用例

plot(dat.pca, pch = rownames(dat.pca), cex = 1.7, col = 'blue')

writing 40 50 60 70 80 90 a b c d e f g h i 40 50 60 70 80 90 a b c d e f g h i 40 50 60 70 80 90 a b c d e f g h i thesis a b c d e f g h i 40 50 60 70 80 90 a b c d _e f g h i a b c de f g h i 40 50 60 70 80 90 40 50 60 70 80 90 interview