Last updated: October 2008. Kajiyama                    [ 目次に戻る ]

操作:データセット「iris」の解析とグラフ作成


  1. 「データ」の表示

    「Rコンソール」 画面に,

    iris #  と記述すると,Rに組み込みこまれているFisherの研究で使われた「iris」データ 150サンプルが表示される.




  2. 「データの構造」の表示

    「Rコンソール」 画面に,

    str (iris) #  と記述すると,「irisデータの構造」が表示され,5変数の名前と,型が表示される.

    ・Sepal.Length: num 数値型  ・Sepal.Width : num 数値型  ・Petal.Length: num 数値型  ・Petal.Width : num 数値型
    ・Species  : Factor 因子型

      あやめの大きな3枚のはなびらは,「Sepal がく片」で,小さな3枚のはなびらが,「Petal 花びら」である.

    Sepal「がく片」の長さと幅・Petal「花びら」の長さと幅

    Species「あやめ3品種 [setosa・versicolor・virginica]」



  3. 「irisデータ」の基礎統計量

    「Rコンソール」 画面に,

    summary (iris) #  と記述すると,「irisデータの基礎統計量」が表示される.

    Min. 最小値, 1st Qu. 第1四分位, Median 中央値, Mean 平均値, 3rd Qu. 第3四分位, Max. 最大値.





  4. 「irisデータ」の「がく片の長さ」のヒストグラムの作図

    「Rコンソール」 画面に,

    library(lattice) #  Lattice Graphics のグラフ用パッケージを読み込む
    histogram(~ Sepal.Length, data=iris) #  ヒストグラムを作図する

    #  と記述すると,「irisデータ」の「がく片の長さ」のヒストグラムが表示される.

  5. 「irisデータ」のあやめの品種ごとの「がく片の長さ」のヒストグラムの作図

    「Rコンソール」 画面に,

    histogram(~ Sepal.Length | Species, data=iris) #  品種Speciesごとのヒストグラムを作図する

    #  と記述すると,「irisデータ」の3品種「setosa ・versicolor・virginica」の「がく片の長さ」のヒストグラムが表示される.


  6. 「irisデータ」の「がく片の長さ」と「花びらの長さ」散布図の作図

    (1)「Rコンソール」 画面に,

    plot(Petal.Length ~ Sepal.Length, data=iris) #  縦軸第3変数[Petal.Length]と横軸第1変数[Sepal.Length]の散布図を作図する


    #  と記述すると,「irisデータ」の第1変数「がく片の長さ」と第3変数「花びらの長さ」の散布図が表示される.

    (2)「Rコンソール」 画面に,

    plot(iris[,1],iris[,3]) #  横軸第1変数[,1]と縦軸第3変数[,3]の散布図を作図する

    #  と記述すると,「irisデータ」の第1変数と第3変数の散布図が表示される.
     

    (3)「irisデータ」のサンプル番号付の散布図の作図

    「Rコンソール」 画面に,

    plot(iris[,1],iris[,3],type="n") #  横軸第1変数[,1]と縦軸第3変数[,3]の散布図を作図する

    text(iris[,1],iris[,3]) #  番号の散布図を作図する

    #  と記述すると,「irisデータ」の第1変数と第3変数の散布図が表示される.



  7. 「irisデータ」の5変数間の散布図の作図

    (1)「Rコンソール」 画面に,

    plot(iris) #  横軸第1変数[,1]〜第5変数[,5]の間の散布図を作図する

    #  とデータフレーム名を記述すると,「irisデータ」の5変数間の散布図が同時に表示される.


    (2)「Rコンソール」 画面に,

    pairs(iris[1:4]) #  横軸第1変数[,1]〜第4変数[,4]の間の散布図を作図する

    #  と記述すると,「irisデータ」の4変数間の散布図が同時に表示される.


    (3)「Rコンソール」 画面に,

    pairs(iris[1:4], main = "Iris Data setosa/versicolor/virginica", pch = 21, bg = c("red", "green3", "blue")[unclass(iris$Species)])

    #  と記述すると,「irisデータ」の種別に色分けした4変数間の散布図が同時に表示される.

    ・参照 グラフィックス参考実例集:散布図行列 -RjpWiki



    (4)散布図・画像の保存は,「ファイル」−>「別名で保存」−>「Png」あるいは「Jpeg」」で保存する.

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