Graunt’s Life Table Extended

Graunt의 생명표

자료 출처

자료 입력

graunt <- data.frame(x = c(0, 6, 16, 26, 36, 46, 56, 66, 76), lx.17th = c(100, 64, 40, 25, 16, 10, 6, 3, 1))

• 같은 연령대의 1993년 미국 생명표 입력

us.93 <- data.frame(x = graunt$x, lx.93 = c(100, 99, 99, 98, 97, 95, 92, 84, 70))

• 두 자료를 합쳐서 하나의 데이터프레임으로

graunt.us <- data.frame(graunt, lx.93 = us.93$lx)
graunt.us

##    x lx.17th lx.93
## 1  0     100   100
## 2  6      64    99
## 3 16      40    99
## 4 26      25    98
## 5 36      16    97
## 6 46      10    95
## 7 56       6    92
## 8 66       3    84
## 9 76       1    70

• Graunt 생명표로부터 개략의 생존함수 도시

plot(graunt$x,graunt$lx.17th, ann=F, xaxt="n", yaxt="n", type="b")
axis(side=1, at=graunt$x, labels=graunt$x)
axis(side=2, at=graunt$lx.17th, labels=graunt$lx.17th)
abline(v=c(0, 76), lty=2)

• 기대수명 파악이 용이하도록 빗금

plot(graunt$x, graunt$lx.17th, ann=F, xaxt="n", yaxt="n", type="b")
axis(side=1, at=graunt$x, labels=graunt$x)
axis(side=2, at=graunt$lx.17th, labels=graunt$lx.17th)
abline(v=c(0, 76), lty=2)
graunt.x<-c(graunt$x, rev(graunt$x))
graunt.y<-c(rep(0, length(graunt$x)), rev(graunt$lx.17th))
polygon(graunt.x, graunt.y, density=15)

• 윤곽을 파악하기 쉽도록 격자 설정

plot(graunt$x, graunt$lx.17th, ann=F, xaxt="n", yaxt="n", type="b")
axis(side=1, at=graunt$x, labels=graunt$x)
axis(side=2, at=graunt$lx.17th, labels=graunt$lx.17th)
abline(v=c(0, 76), lty=2)
graunt.x<-c(graunt$x, rev(graunt$x))
graunt.y<-c(rep(0, length(graunt$x)), rev(graunt$lx.17th))
polygon(graunt.x, graunt.y, density=15)
abline(v=graunt$x,lty=2)

• 메인 타이틀과 x축, y축 라벨 설정.

plot(graunt$x, graunt$lx.17th, ann=F, xaxt="n", yaxt="n", type="b")
axis(side=1, at=graunt$x, labels=graunt$x)
axis(side=2, at=graunt$lx.17th, labels=graunt$lx.17th)
abline(v=c(0, 76), lty=2)
graunt.x<-c(graunt$x, rev(graunt$x))
graunt.y<-c(rep(0, length(graunt$x)), rev(graunt$lx.17th))
polygon(graunt.x, graunt.y,density=15)
abline(v=graunt$x, lty=2)
title(main="John Graunt의 생존 곡선", xlab="연령(세)", ylab="생존률(%)")

1993년 미국의 생명표와 비교

• 1993년 미국의 생존함수와 비교하기 위하여 lines()에 type="b"로 설정. \(y\) 축의 70% 가 어떤 의미인지 음미할 것.

plot(graunt$x, graunt$lx.17th, ann=F, xaxt="n", yaxt="n", type="b")
axis(side=1, at=graunt$x, labels=graunt$x)
axis(side=2, at=graunt$lx.17th, labels=graunt$lx.17th)
abline(v=c(0, 76), lty=2)
lines(us.93$x, us.93$lx.93, type="b")
axis(side=2, at=70, labels=70)
abline(h=70, lty=2)
text(x=66, y=95, labels="미국 1993년")

• Graunt의 생존곡선과 1993년 미국 생존곡선 사이의 빗금친 부분은 무엇을 상징하는가?

plot(graunt$x, graunt$lx.17th, ann=F, xaxt="n", yaxt="n", type="b")
axis(side=1, at=graunt$x, labels=graunt$x)
axis(side=2, at=graunt$lx, labels=graunt$lx.17th)
abline(v=c(0, 76), lty=2)
lines(us.93$x, us.93$lx.93, type="b")
axis(side=2, at=70, labels=70, las=1)
abline(h=70, lty=2)
graunt.x<-c(graunt$x, rev(graunt$x))
graunt.y<-c(rep(0, length(graunt$x)), rev(graunt$lx.17th))
us.y <- c(graunt$lx, rev(us.93$lx.93))
polygon(graunt.x, us.y, density=15, col="red", border=NA)
abline(v=graunt$x,lty=2)
title(main="Graunt와 1993년 미국의 생존 곡선", xlab="연령(세)", ylab="생존률(%)")

ggplot 으로 그려본다면

• graunt 와 us.93를 하나의 데이터 프레임으로 통합

graunt.us <- data.frame(graunt, lx.93 = us.93$lx.93)
graunt.us

##    x lx.17th lx.93
## 1  0     100   100
## 2  6      64    99
## 3 16      40    99
## 4 26      25    98
## 5 36      16    97
## 6 46      10    95
## 7 56       6    92
## 8 66       3    84
## 9 76       1    70

str(graunt.us)

## 'data.frame':    9 obs. of  3 variables:
##  $ x      : num  0 6 16 26 36 46 56 66 76
##  $ lx.17th: num  100 64 40 25 16 10 6 3 1
##  $ lx.93  : num  100 99 99 98 97 95 92 84 70

• wide format을 long format으로 바꾸기 위해서 ‘reshape2’ 패키지 등록

library(reshape2)

• melt() 함수의 사용법에 대하여 도움말 요청

?melt

• 다음 구조를 명확히 이해.

graunt.melt<-melt(graunt.us, id.vars = "x", measure.vars = c("lx.17th", "lx.93"), value.name="lx")
graunt.melt

##     x variable  lx
## 1   0  lx.17th 100
## 2   6  lx.17th  64
## 3  16  lx.17th  40
## 4  26  lx.17th  25
## 5  36  lx.17th  16
## 6  46  lx.17th  10
## 7  56  lx.17th   6
## 8  66  lx.17th   3
## 9  76  lx.17th   1
## 10  0    lx.93 100
## 11  6    lx.93  99
## 12 16    lx.93  99
## 13 26    lx.93  98
## 14 36    lx.93  97
## 15 46    lx.93  95
## 16 56    lx.93  92
## 17 66    lx.93  84
## 18 76    lx.93  70

str(graunt.melt)

## 'data.frame':    18 obs. of  3 variables:
##  $ x       : num  0 6 16 26 36 46 56 66 76 0 ...
##  $ variable: Factor w/ 2 levels "lx.17th","lx.93": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
##  $ lx      : num  100 64 40 25 16 10 6 3 1 100 ...

• 17세기 생명표와 1993년 생명표를 times factor로 구분

graunt.melt$times <- factor(graunt.melt$variable, labels = c("17th", "1993"))
str(graunt.melt)

## 'data.frame':    18 obs. of  4 variables:
##  $ x       : num  0 6 16 26 36 46 56 66 76 0 ...
##  $ variable: Factor w/ 2 levels "lx.17th","lx.93": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...
##  $ lx      : num  100 64 40 25 16 10 6 3 1 100 ...
##  $ times   : Factor w/ 2 levels "17th","1993": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 ...

• ggplot2 패키지 등록

library(ggplot2)

• ggplot의 구조를 이해하기 쉽도록 가능한 단계별로 작업하고 저장.

g1 <- ggplot(graunt.melt, aes(x = x, y = lx, colour = times)) + geom_point()
g1

g2 <- g1 + geom_line()
g2

g3 <- g2 + theme_bw()
g3

• polygon 으로 두 생명곡선의 차이를 드러내기 위해서는 polygon의 좌표를 나타내는 별도의 데이터 프레임이 필요함.

graunt.poly <- data.frame(x=graunt.melt[c(1:9, 18:10), 1], y=graunt.melt[c(1:9, 18:10), 3])
graunt.poly

##     x   y
## 1   0 100
## 2   6  64
## 3  16  40
## 4  26  25
## 5  36  16
## 6  46  10
## 7  56   6
## 8  66   3
## 9  76   1
## 10 76  70
## 11 66  84
## 12 56  92
## 13 46  95
## 14 36  97
## 15 26  98
## 16 16  99
## 17  6  99
## 18  0 100

• 점들을 선으로 이어주기 위하여 geom_line()를 사용하면 원하지 않는 결과를 얻게 됨. geom_path()를 사용하여야 함.

p1 <- ggplot(graunt.poly, aes(x=x, y=y)) + geom_point() 
p1

p2 <- p1 + geom_path() 
p2

p3 <- p2 + geom_polygon(alpha=0.3, fill="red")
p3

p4 <- p3 + theme_bw()
p4

• 타이틀과 자막에 한글을 넣는 방법은 다음 시간에^^