takahashi — Jun 16, 2012, 5:01 PM
## レポート書きましょう。
# ライブラリ読み込み
library(plyr)
library(ggplot2)
library(reshape2)
library(grid)
# データ読み込み
data(iris)
# データ確認
head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
# 種ごとの平均
ddply(iris, .(Species), colwise(mean))
Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1 setosa 5.006 3.428 1.462 0.246
2 versicolor 5.936 2.770 4.260 1.326
3 virginica 6.588 2.974 5.552 2.026
# 種ごとの分散
ddply(iris, .(Species), colwise(var))
Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width
1 setosa 0.1242 0.14369 0.03016 0.01111
2 versicolor 0.2664 0.09847 0.22082 0.03911
3 virginica 0.4043 0.10400 0.30459 0.07543
# 分散分析
for (v in names(iris)[1:4]) {
cat("\n---", v, "---\n")
print(summary(aov(as.formula(paste(v, "~ Species")), data = iris)))
}
--- Sepal.Length ---
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Species 2 63.2 31.61 119 <2e-16 ***
Residuals 147 39.0 0.27
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
--- Sepal.Width ---
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Species 2 11.3 5.67 49.2 <2e-16 ***
Residuals 147 17.0 0.12
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
--- Petal.Length ---
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Species 2 437 218.6 1180 <2e-16 ***
Residuals 147 27 0.2
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
--- Petal.Width ---
Df Sum Sq Mean Sq F value Pr(>F)
Species 2 80.4 40.2 960 <2e-16 ***
Residuals 147 6.2 0.0
---
Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
# 種ごとの平均プロット（SDエラーバー付き）
ggplot(melt(iris, id = "Species"), aes(variable, value, colour = Species)) +
stat_summary(fun.data = mean_sdl, mult = 1)
# 種ごとの箱ひげ図
ggplot(melt(iris, id = "Species"), aes(variable, value, colour = Species)) +
stat_boxplot()
