R 새로운 종류의 Plot

R  새로운 종류의 Plot 

1. 상자그림(box plot)

1. 사분위수: 데이터의 분포를 설명

1. 1Q: 데이터 분포에서 25프로거나 이내의 데이터

2. 2Q: 50프로

3. 3Q: 75프로

2. boxplot(데이터)

1. boxplot을 객체로 주면 데이터 stats저장 가능

1. ex) boxstat <- boxplot(iris$Sepal.Width, horizontal=T)

3. outlier에 text입히기

1. x값은 outlier값, y값은 1로 위치 설정

1. ex) text(boxstat$out, rep(1,nrow(boxstat$out)), pos=1)

2. 히스토그램(hist)

1. hist(데이터)

1. 구간: break라는 파라메터를 사용, 기본값 = ‘Sturges’, 이것은 막대의 너비를 [log_x(n)+1]로 지정 (세로값)

2. 각 구간별 데이터 갯수: freq, 기본값= null. (가로값)

1. freq=FALSE: 구간의 확률밀도가 그려짐, 확률밀도이므로 너비의 합이 1이 된다.

3. 밀도 그림(density): 히스토그램의 분포를 살펴보기위해 가장 잘 알려진 함수

1. density(데이터)

2. rug() 함수: 실제데이터의 위치를 표시하는 함수

1. rug(jitter(데이터)), 여기서 jitter는 데이터가 겹치지 않도록

4. 막대 그림(barplot)

1. barplot(값1,2,3,...)

5. 파이 그래프 (pie)

1. 패스~~ 다음에 하자

6. 모자이크 플롯 (mosaicplot)

1. 범주형 다변량 데이터를 표현

2. mosaicplot(데이터, color = T)

1. 만약 어떤 변수에 따른 모자이크  플롯만 그리고 싶다면 -> mosaicplot(~Class + Survived, data=Titanic, color = T)

7. 산점도 행렬 (pairs)

1. pairs(~ 산점도에 넣고싶은 column + column, …, col = c(‘색상1’,’색상2’,...)[범주형데이터명])

1. ex) pairs(~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, data = iris, col=c(‘red’,’green’,’blue’)[iris$Species])

8. 투시도와 등고선

1. 패스~~