Rでデータ解析と可視化Rで相関係数のヒートマップによる可視化：新型コロナ陽性者数の都道府県別動向 ーcorrplotー
以前の投稿で、熊本県の新型コロナ陽性者数動向と他都道府県との相関関係について書きました。 厚労省のオープンデータを用いて、引き続きデータ解析を行います。 #1 #2まで以前の投稿と同じ部分。 patient_pre...
Rでデータ解析と可視化
Rでデータ解析と可視化
Rでデータ解析と可視化Rで時系列データの可視化：新型コロナ陽性者数の県別動向 ーgeom_lineー
厚労省のオープンデータとして、各都道府県における1日当たりのコロナ陽性患者数情報を入手することができます。 熊本県の新型コロナ陽性患者数動向において、相関の高い都道府県はどこか？について調べたいと思います。 患者数動向は、時系列データの...
Rでデータ解析と可視化Rで両側2軸を異なるスケールに設定した折れ線グラフ ーgeom_lineー
以前、時系列データの折れ線グラフ表示について、下記リンクの投稿をさせていただきました。 今回は、前回表示した気温変化に加え、湿度変化についても同じ図にのせて表示したいと思います。 「単位や、推移するスケールも違うのでは？...
Rでデータ解析と可視化対応のある2群のt検定 ー箱ひげ図, ggpairedー
例えば、同じ人が睡眠薬AとBを服用すると、それぞれの効果に差があるのか？ないのか？を知りたいとします。 その際に、よく使用されるのが対応のある2群のt検定です。 ”対応のある”2群のt検定は、比べるデータは同じ人がAを服...
Rでデータ解析と可視化Rで相関行列 ーPearsonの相関係数, corrplotの使い方ー
相関係数とは２つの変数間における関係の強弱を表現する指標です。 2つの変数間だけでなく、複数の変数の情報から、それぞれの相関係数を全部知りたい、 そういう時には相関行列で可視化を行い、すべてを確認し、議論を行うことができます。 ...
Rでデータ解析と可視化Rで主成分分析(PCA) ーggbiplot, ellipse, 色分けー
主成分分析とは、多くの変数により記述された量的データから、できるだけ少ない情報の損失で、情報を縮約して分析を行う方法です。 多くの変数データを圧縮して2軸、あるいは3軸で分析結果を表示します。 主成分分析は、以下の書籍を参考にさ...
Rでデータ解析と可視化Rで散布図 ー相関関係の確認, plotー
Rで散布図の可視化と考察を、Rに入っているデータセットairqualifyを使用して行います。 散布図とは横軸と縦軸に2つの項目の量や大きさ等を対応させて、プロットしたものです。 プロットが右上がりに分布する傾向であれば正の相関...
Rでデータ解析と可視化Rで時系列データの折れ線グラフ ーggplot2による気温変化の分析ー
Rで時系列データの分析を行います。2020年の熊本の気温変化データを使ってみます。 ※更新 2021.9 ↓↓↓関連した投稿です。時系列を両側2軸で違うスケール表示してますので、参考にされてください。 ◆今...
Rでデータ解析と可視化書籍紹介２ RユーザーのためのRStudio[実践]入門、Rグラフィックスクックブック
R関連の書籍紹介２です。 RユーザーのためのRStudio入門（技術評論社） 最初はRで作業をしていましたが、初めてRStudioで作業をしたとき、なんてすばらしい環境なのかと。。感動したのを...
Rでデータ解析と可視化Rでヒストグラム（度数分布）ーhistー
データの取り込みについては、以下に投稿しています。 Rを活用して、誰にでもわかりやすく解析結果を共有出来る資料につなげていきたいと思います。 今回取り組むのは、ヒストグラム （ 度数分布を表すグラフで、あるデータ...