Korean Income Distribution
coop711
2015년 4월 12일
Data Management
자료 입력
income.kor<-read.table("labor_income_kor.txt", header=T, row.names=1)
income.kor## Earners... Income...
## 0-5 19.1 1.7
## 5-10 12.3 3.6
## 10-20 22.8 12.8
## 20-30 14.4 13.6
## 30-40 9.8 13.0
## 40-60 12.0 22.5
## 60-80 5.4 14.1
## 80-100 2.3 7.8
## 100-200 1.6 7.7
## 200-300 0.1 1.2
## 300-500 0.1 0.8
## 500-1000 0.0 0.6
## 1000- 0.0 0.6str(income.kor)## 'data.frame': 13 obs. of 2 variables:
## $ Earners...: num 19.1 12.3 22.8 14.4 9.8 12 5.4 2.3 1.6 0.1 ...
## $ Income... : num 1.7 3.6 12.8 13.6 13 22.5 14.1 7.8 7.7 1.2 ...변수명을 조정하고, 다시 확인.
dimnames(income.kor)[[2]]<-c("Earners(%)", "Income(%)")
income.kor## Earners(%) Income(%)
## 0-5 19.1 1.7
## 5-10 12.3 3.6
## 10-20 22.8 12.8
## 20-30 14.4 13.6
## 30-40 9.8 13.0
## 40-60 12.0 22.5
## 60-80 5.4 14.1
## 80-100 2.3 7.8
## 100-200 1.6 7.7
## 200-300 0.1 1.2
## 300-500 0.1 0.8
## 500-1000 0.0 0.6
## 1000- 0.0 0.6barplot() 을 그리기 위하여 height 를 설정하려면 width를 파악하여야 함. 그러기 위해서 소득 구간을 row.names의 구간으로부터 설정.
income.breaks<-c(0,5,10,20,30,40,60,80,100,200,300,500,1000,2000)width에 해당하는 각 소득구간의 폭을 계산
income.widths<-diff(income.breaks)
income.widths## [1] 5 5 10 10 10 20 20 20 100 100 200 500 1000각 기둥의 면적이 해당 소득구간의 퍼센티지와 같게 해주려면 각 퍼센티지를 width 로 나눠줘야 함.
height.workers<-income.kor[,1]/income.widths
round(height.workers, digits=3)## [1] 3.820 2.460 2.280 1.440 0.980 0.600 0.270 0.115 0.016 0.001 0.000
## [12] 0.000 0.000아무런 argument 도 설정하지 않고 barplot() 을 그리면
barplot(height.workers, income.widths)
각 bar 의 이름을 row.names에서 가져오면
names.bar<-rownames(income.kor)
names.bar## [1] "0-5" "5-10" "10-20" "20-30" "30-40" "40-60"
## [7] "60-80" "80-100" "100-200" "200-300" "300-500" "500-1000"
## [13] "1000-"bar 의 이름을 넣어 다시 그리되, bar 사이의 공간을 없애면
barplot(height.workers, income.widths, space=0, names.arg=names.bar)
실제 인원은 거의 없는 것처럼 보이는 5억원 이상의 구간을 합쳐야 할 필요. 자료를 재구성하면,
income.kor.2<-income.kor[1:11,]
income.kor.2[11,]<-apply(income.kor[11:13,], 2, sum)
income.kor.2## Earners(%) Income(%)
## 0-5 19.1 1.7
## 5-10 12.3 3.6
## 10-20 22.8 12.8
## 20-30 14.4 13.6
## 30-40 9.8 13.0
## 40-60 12.0 22.5
## 60-80 5.4 14.1
## 80-100 2.3 7.8
## 100-200 1.6 7.7
## 200-300 0.1 1.2
## 300-500 0.1 2.0rownames(income.kor.2)## [1] "0-5" "5-10" "10-20" "20-30" "30-40" "40-60" "60-80"
## [8] "80-100" "100-200" "200-300" "300-500"rownames(income.kor.2)[11]<-"300- "
income.kor.2## Earners(%) Income(%)
## 0-5 19.1 1.7
## 5-10 12.3 3.6
## 10-20 22.8 12.8
## 20-30 14.4 13.6
## 30-40 9.8 13.0
## 40-60 12.0 22.5
## 60-80 5.4 14.1
## 80-100 2.3 7.8
## 100-200 1.6 7.7
## 200-300 0.1 1.2
## 300- 0.1 2.0income.breaks.2<-c(0,5,10,20,30,40,60,80,100,200,300,500)
income.widths.2<-diff(income.breaks.2)
height.workers.2<-income.kor.2[,1]/income.widths.2
names.bar.2<-rownames(income.kor.2)다시 barplot()을 작동시키되 회색 대신 흰색을 넣고, bar 사이의 공간을 없애면
barplot(height.workers.2, income.widths.2, names.arg=names.bar.2, space=0, col="white")
title(main="Korea Income Earners' Distribution", xlab="Income Class (Million Won)", ylab="% per Million Won")
1억 이상의 구간을 합치기 위하여 자료를 다시 손보면,
income.kor.3<-income.kor.2[1:9,]
income.kor.3[9,]<-apply(income.kor.2[9:11,], 2, sum)
rownames(income.kor.3)[9]<-"100- "
income.breaks.3<-c(0,5,10,20,30,40,60,80,100,200)
income.widths.3<-diff(income.breaks.3)
height.workers.3<-income.kor.3[,1]/income.widths.3
names.bar.3<-rownames(income.kor.3)1억 이상의 구간을 합쳐 barplot을 그리면,
barplot(height.workers.3, income.widths.3, names.arg=names.bar.3, space=0, col="white")
title(main="Korea Income Earners' Distribution", xlab="Income Class (Million Won)", ylab="% per Million Won")
같은 방법으로 소득규모에 대하여 세 개의 barplot을 그리려면, 우선 자료를 정리하고.
height.income<-income.kor[,2]/income.widths
height.income.2<-income.kor.2[,2]/income.widths.2
height.income.3<-income.kor.3[,2]/income.widths.3세 개의 barplot을 연속으로 그리기 위하여 par(mfrow=c(3,1)) 설정
par(mfrow=c(3,1))
barplot(height.income, income.widths, names.arg=names.bar, space=0, col="white")
barplot(height.income.2, income.widths.2, names.arg=names.bar.2, space=0, col="white")
barplot(height.income.3, income.widths.3, names.arg=names.bar.3, space=0, col="white")
par(mfrow=c(1,1))barplot 보다 누적도표가 분포의 윤곽을 살피는 데 더 낫다는 점을 상기하면, 누적분포를 구하는 일부터 시작하여야 함. 자료로부터 이미 아는 사실이지만, cumsum()함수의 활용겸 확인차 계산해보면
income.kor.cum<-apply(income.kor, 2, cumsum)
income.kor.cum## Earners(%) Income(%)
## 0-5 19.1 1.7
## 5-10 31.4 5.3
## 10-20 54.2 18.1
## 20-30 68.6 31.7
## 30-40 78.4 44.7
## 40-60 90.4 67.2
## 60-80 95.8 81.3
## 80-100 98.1 89.1
## 100-200 99.7 96.8
## 200-300 99.8 98.0
## 300-500 99.9 98.8
## 500-1000 99.9 99.4
## 1000- 99.9 100.0누적분포의 각 계급은 10-20의 열리고 닫힌 구간이 아니라 한 쪽으로 열린 구간이어야 하고, 누적백분률임을 명시하려면
income.class.cum<-paste(" -", income.breaks[2:length(income.breaks)], sep="")
dimnames(income.kor.cum)[[1]]<-income.class.cum
dimnames(income.kor.cum)[[2]]<-c("Earners.Cumulative(%)", "Income.Cumulative(%)")
income.kor.cum## Earners.Cumulative(%) Income.Cumulative(%)
## -5 19.1 1.7
## -10 31.4 5.3
## -20 54.2 18.1
## -30 68.6 31.7
## -40 78.4 44.7
## -60 90.4 67.2
## -80 95.8 81.3
## -100 98.1 89.1
## -200 99.7 96.8
## -300 99.8 98.0
## -500 99.9 98.8
## -1000 99.9 99.4
## -2000 99.9 100.0누적도표를 그리려면 첫 시작은 (0, 0)이어야 함에 유의. 마침 income.breaks 와 맞춰보면 income.kor.cum 의 첫 행을 0으로만 추가해 주면 되는 일임. xlim 을 좁혀가면서 분포 윤곽 파악.
par(mfrow=c(2,2))
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,1]), type="b", ann=F)
title(main="Cumulative Income Earners' Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Earners")
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,1]), type="b", xlim=c(0,500), ann=F)
title(main="Cumulative Income Earners' Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Earners")
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,1]), type="b", xlim=c(0,200), ann=F)
title(main="Cumulative Income Earners' Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Earners")
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,1]), type="b", xlim=c(0,100), ann=F)
title(main="Cumulative Income Earners' Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Earners")
par(mfrow=c(1,1))한가지 기억해 둘 사실은 누적분포의 윗 부분 면적이 바로 평균이라는 점. 누적분포가 히스토그램보다 나은 점 중의 하나가 분위를 찾기 쉬울 뿐 아니라 평균을 비교하는 것도 용이하다는 것임.
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,1]), type="b", xlim=c(0,200), ann=F, yaxt="n")
axis(side=2, at=seq(0, 100, by=25), labels=seq(0, 100, by=25))
polygon(x=c(income.breaks[income.breaks < 200], 200, 0, 0), y=c(0, income.kor.cum[,1][income.breaks < 100], 100, 100, 0), density=15, angle=135)
title(main="Cumulative Income Earners' Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Earners")
소득 자체의 누적분포에 대해서도 같은 방법으로 그려보면
par(mfrow=c(2,2))
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,2]), type="b", ann=F)
title(main="Cumulative Income Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Income")
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,2]), type="b", xlim=c(0,500), ann=F)
title(main="Cumulative Income Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Income")
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,2]), type="b", xlim=c(0,200), ann=F)
title(main="Cumulative Income Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Income")
plot(x=income.breaks, y=c(0,income.kor.cum[,2]), type="b", xlim=c(0,100), ann=F)
title(main="Cumulative Income Distribution", xlab="Income (Million Won)", ylab="Cumulative % of Income")
par(mfrow=c(1,1))이제 두 누적분포를 한 장에 살피는 방법을 생각해보자. \(x\) 축을 사람, \(y\) 축을 소득으로 하여 두 점을 이어주면 어떤 결과가 나오는 지 살펴 보자.
earners<-c(0, income.kor.cum[,1])
income<-c(0, income.kor.cum[,2])
plot(x=earners, y=income, type="b", ann=F, xaxt="n", yaxt="n")
lines(x=0:100, y=0:100, type="l")
axis(side=1, at=earners, labels=earners)
axis(side=2, at=income, labels=income)
abline(h=c(0,100), lty=2)
abline(v=c(0,100), lty=2)
title(main="Lorenz Curve of Korea Income", xlab="Earners Cumulated", ylab="Income Cumulated")
초승달 부분에 빗금을 치고, 각 축의 눈금을 가능한 많이 표시하려면
plot(x=earners, y=income, type="b", ann=F, xaxt="n", yaxt="n")
lines(x=0:100, y=0:100, type="l")
axis(side=1, at=earners, labels=earners, las=2, cex.axis=0.5)
axis(side=2, at=income, labels=income, las=2, cex.axis=0.5)
abline(h=c(0,100), lty=2)
abline(v=c(0,100), lty=2)
title(main="Lorenz Curve of Korea Income", xlab="Earners Cumulated", ylab="Income Cumulated")
polygon(x=c(earners, 0), y=c(income,0), density=10, angle=135)
이 곡선의 이름은?