보고사항 1. 연비 분포 파악하기
자동차 city(연비)변수가 전체적으로 어떻게 분포되어 있는지 시각화
해봤습니다. 조건은 아래와 같이 설정했습니다.
bindwidth는 2로 설정 구동방식(drv)별로 다른 색상으로 표현 drv는
범주형 변수로 전환처리하여 색상분리를 원활하게 함 겹치는 막대는 alpha로
조절
- 관련분석을 진행한 결과는 다음과 같습니다.
mpg$drv <- as.factor(mpg$drv)
ccar <- ggplot()
ccar <- ccar + geom_histogram(mapping = aes(x = cty, fill = drv),
data = mpg,
alpha = 0.5,
position = "identity",
binwidth = 2)
ccar
- 시각화 결과 아래와 같은 특징을 발견할 수 있었습니다.
도시연비는 15에서 20구간에 많이 몰려 있고 전륜구동이 가장 효율적인
모델입니다.
보고사항 2. 자동차 등급(class)별 도시 연비 비교
자동차의 등급(class)에 따라 도시 연비(cty)는 어떻게 다른지 상자
그림(boxplot)을 통해 비교 시각화해보았습니다. 시각화 해석 시, 주석을
달아서 이상치 유무를 해석하고, 중앙값의 차이를 중심으로 비교 서술하려고
합니다.
- 관련분석을 진행한 결과는 다음과 같습니다. 보고사항 2번은 그래프만
보여드립니다.
- 시각화 결과, 아래와 같은 특징을 발견할 수 있었습니다.
1) 이상치 유무: 2satarm midsize, minivan, subcompact 등에서 이상치가
나타납니다. 2) 중앙값 차이: subcompact, compact 등 승용차 등급은
전반적으로 엔진 크기가 작으며, 중앙값이 2.5 이하에 위치합니다. 3) 반면
pickup, suv 클래스는 4.5 이상의 중앙값을 보이며, 배기량이 큰 차량이
많음을 나타냅니다.
