R-Source
グラフによる正規分布との比較 パッケージ stepfum の中の関数 ecdf() で累積分布関数 (cdf) を描き，正規分布からのズレを見ることが出来る．stepfun は階段関数を扱うライブラリで，特に経験分布関数の作図ができる． data <- rnorm(30) # データを用意 Fn <- ecdf(data) # ecdf()でデータフレームを作成 Fn # 中身を確認 summary(Fn) # Fn の要約 summary.stepfun(Fn) # Fn の詳しい要約 plot(Fn) # 経験分布関数をプロット plot(Fn, do.point=F, verticals=T) # 点を描かず，ジャンプ線（縦の線）を描く
25. データ型とデータ構造 - R-Source
x <- c(1, 0, 1, 0, 1) mode(x) [1] "numeric" mode(x) <- "complex" # storage.mode(x) <- "complex" でも可 x [1] 1+0i 0+0i 1+0i 0+0i 1+0i mode(x) <- "logical" x [1] TRUE FALSE TRUE FALSE TRUE ベクトルの型の間には以下の大小関係がある． character > complex > numeric > logical > NULL ベクトルの要素は全て同じ型なので，異なった型のデータを集めてベクトルを作ろうとすると上記の変換規則によって『最も大きい』型に揃えられる．また，実数と論理数の間は自動的に変換がなされる．例えば，演算式中に実数値が期待されている時に論理値が表れると以下のように計算される． TRUE → 1 ，
48. とりあえず plot() - R-Source
とりあえずplot() R で一番良く使われる高水準作図関数が関数 plot() である．最も基本的で機能も多い関数も plot() である．この関数を使って散布図や折れ線グラフなどを描くことが出来る． 例えばデータが入っているベクトル x ，y を点の座標として以下の様に入力する．すると散布図の出力が得られる．プロット範囲は引数 xlim, ylim で決めることが出来る． x <- 1:10 y <- 1:10 # plot(x 軸のデータ, y 軸のデータ, オプション) plot(x, y) # 範囲は自動で決まる(xlim=c(1,10)を指定した場合と同じ) plot(x, y, xlim=c(10,1)) # x 軸の正の向きを左向きにすることも出来る
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
