統計ソフトを使って、グラフを作成してみよう。その3

▲最近、無料の統計ソフトが普及して、使いがってがいい。

　Ｒには、diamonds というオープンデータが組み込んである。

　どうやら、研磨後のダイヤの検品データを蓄積したものらしい。

　前回に引き続き、filter 関数を用いて、条件を2つにしてやってみよう。

　まず、オープンデータであるdiamonds って以下のようなもの。

　color をみてみると、よく分からないが、いくつかの「色」で分けてあるようだ。

　そこで。

　cut は同じとして、色だけ3つ選んでみよう。

　以下のようにする。

　dia1 <- diamonds

　dia2<-dia1%>%filter(cut=="Good",color=="E")

　dia3<-dia1%>%filter(cut=="Good",color=="J")

　dia4<-dia1%>%filter(cut=="Good",color=="H")

　つまり、cut は、good に統一し、color だけ、3つの色を選んでみた。

　3つの確率密度曲線を重ねたＲ言語と図が、以下。

ggplot()+geom_density(data=dia2,mapping=aes(x=price),color="red")+geom_density(data=dia3,mapping＝ aes(x=price),color="green")+geom_density(data=dia4,mapping = aes(x=price),color="blue")

　ｘ軸は、price、  縦軸は、密度であるが、ｘ軸の価格に対応した全体からの割合がｙ軸にとってある。

　価格とその取扱量の大小と解しても問題ないだろう。

　diamonds の概要だけでも調べてみよう。

　summary(diamonds)　から、color だけ抜書する。

color

D: 6775

E: 9797

F: 9542

G:11292

H: 8304

I: 5422

J: 2808ax.

　色の記号は、具体的な色を表示したものではないことがわかる。