ggplot2_histogram

히스토그램 : 데이터분포 요약

ggplot(faithful, aes(x = waiting)) + geom_histogram()

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

기본설정은 30개의 빈(bin)으로 묶임. 빈의 크기는 binwidth 으로 조정할 수 있음.

ggplot(faithful, aes(x = waiting)) + 
  geom_histogram(binwidth = 5, fill = "white", colour = "black")

binsize <- diff(range(faithful$waiting))/15
ggplot(faithful, aes(x = waiting)) + 
  geom_histogram(binwidth = binsize, fill = "white", colour = "black")

origin(boundary 로 바뀜)을 사용, 경계 이동.

h <- ggplot(faithful, aes(x = waiting))
h + geom_histogram(binwidth = 8, fill = "white", colour = "black", boundary = 31)

h + geom_histogram(binwidth = 8, fill = "white", colour = "black", boundary = 35)

데이터가 이산 값일 때 히스토그램 빈의 아래쪽 경계는 닫혀있고 위쪽 경계는 열려있음.
[1,2), [2,3) : 첫번째 빈에는 1은 들어있지만 2는 들어있지 않음. 동일한 효과를 내는 함수 : geom_bar(stat = “bin”)

그룹화한 데이터로 여러개의 히스토그램 생성하기

면을 분할하는 변수로 smoke 사용

library(MASS)
#str(birthwt)
ggplot(birthwt, aes(x = bwt)) + 
  geom_histogram(fill = "white", colour = "black") +
  facet_grid(smoke ~ .)

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

birthwt1 <- birthwt
birthwt1$smoke <- factor(birthwt1$smoke)
levels(birthwt1$smoke)

## [1] "0" "1"

library(plyr)
birthwt1$smoke <- revalue(birthwt1$smoke, c("0" = "No smoke", "1" = "Smoke"))

ggplot(birthwt1, aes(x = bwt)) + 
  geom_histogram(fill = "white", colour = "black") +
  facet_grid(smoke ~ .)

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

y축 눈금크기를 독립적으로 변경되게 : scale = “free”

ggplot(birthwt1, aes(x = bwt)) + 
  geom_histogram(fill = "white", colour = "black") +
  facet_grid(race ~ ., scale = "free")

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

fill 에 집단분류 변수를 대입

ggplot(birthwt1, aes(x = bwt, fill = smoke)) +
  geom_histogram(position = "identity", alpha = 0.4)

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

밀도곡선 그리기

커널밀도곡선(kernel density curve) : geom_density() 이용, x에 연속변수 대입

ggplot(faithful, aes(x = waiting)) +
  geom_density()

양 옆과 아래쪽에 선이 나오지 않게 하려면 geom_line(stat = “density”)

ggplot(faithful, aes(x = waiting)) +
  geom_line(stat = "density") +
  expand_limits(y = 0)

밀도곡선을 히스토그램에 겹쳐보이도록

밀도곡선의 y값을 맞추기 위해 y = ..density.. 를 대입해서 히스토그램의 크기를 줄여 밀도곡선에 맞춤.

ggplot(faithful, aes(x = waiting, y = ..density..)) +
  geom_histogram(fill = "cornsilk", colour = "grey60", size = .2) +
  geom_density() +
  xlim(35, 105)

## `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

ggplot(birthwt1, aes(x = bwt, colour = smoke))  +
  geom_density()

ggplot(birthwt1, aes(x = bwt, fill = smoke))  +
  geom_density(alpha = .3)

ggplot(birthwt1, aes(x = bwt)) +
  geom_density() +
  facet_grid(smoke ~ .)