library(mosaicCalc)
## Loading required package: mosaicCore
## Loading required package: Deriv
## Loading required package: Ryacas
##
## Attaching package: 'Ryacas'
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## integrate
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## %*%, diag, diag<-, lower.tri, upper.tri
## Registered S3 method overwritten by 'mosaic':
## method from
## fortify.SpatialPolygonsDataFrame ggplot2
##
## Attaching package: 'mosaicCalc'
## The following object is masked from 'package:stats':
##
## D
Housing = read.csv("http://www.mosaic-web.org/go/datasets/Income-Housing.csv")
Housing
## Income IncomePercentile CrimeProblem AbandonedBuildings IncompleteBathroom
## 1 3914 5 39.6 12.6 2.6
## 2 10817 15 32.4 10.0 3.3
## 3 21097 30 26.7 7.1 2.3
## 4 34548 50 23.9 4.1 2.1
## 5 51941 70 21.4 2.3 2.4
## 6 72079 90 19.9 1.2 2.0
## NoCentralHeat ExposedWires AirConditioning TwoBathrooms MotorVehicle
## 1 32.3 5.5 52.3 13.9 57.3
## 2 34.7 5.0 55.4 16.9 82.1
## 3 28.1 2.4 61.7 24.8 91.7
## 4 21.4 2.1 69.8 39.6 97.0
## 5 14.9 1.4 73.9 51.2 98.0
## 6 9.6 1.0 76.7 73.2 99.0
## TwoVehicles ClothesWasher ClothesDryer Dishwasher Telephone
## 1 17.3 57.8 37.5 16.5 68.7
## 2 34.3 61.4 38.0 16.0 79.7
## 3 56.4 78.6 62.0 25.8 90.8
## 4 75.3 84.4 75.2 41.6 96.5
## 5 86.6 92.8 88.9 58.2 98.3
## 6 92.9 97.1 95.6 79.7 99.5
## DoctorVisitsUnder7 DoctorVisits7To18 NoDoctorVisitUnder7 NoDoctorVisit7To18
## 1 3.6 2.6 13.7 31.2
## 2 3.7 2.6 14.9 32.0
## 3 3.6 2.1 13.8 31.4
## 4 4.0 2.3 10.4 27.3
## 5 4.0 2.5 7.7 23.9
## 6 4.7 3.1 5.3 17.5
names(Housing)
## [1] "Income" "IncomePercentile" "CrimeProblem"
## [4] "AbandonedBuildings" "IncompleteBathroom" "NoCentralHeat"
## [7] "ExposedWires" "AirConditioning" "TwoBathrooms"
## [10] "MotorVehicle" "TwoVehicles" "ClothesWasher"
## [13] "ClothesDryer" "Dishwasher" "Telephone"
## [16] "DoctorVisitsUnder7" "DoctorVisits7To18" "NoDoctorVisitUnder7"
## [19] "NoDoctorVisit7To18"
Housing$Income
## [1] 3914 10817 21097 34548 51941 72079
Housing$CrimeProblem
## [1] 39.6 32.4 26.7 23.9 21.4 19.9
scatterplot, format di mana setiap “kasus” atau “titik data” diplot sebagai titik di lokasi koordinat yang diberikan oleh dua variabel. Sebagai contoh, berikut adalah plot pencar dari fraksi rumah tangga yang menganggap lingkungan mereka memiliki masalah kejahatan, versus pendapatan rata-rata di braket mereka.
gf_point(CrimeProblem ~ Income, data = Housing )
Pernyataan R secara dekat mengikuti padanan bahasa Inggris: “plot sebagai poin CrimeProblem versus (atau, sebagai fungsi dari) Income, menggunakan data dari housingobjek.
Grafik dibangun berlapis-lapis. Jika Anda ingin memplot fungsi matematika di atas data, Anda harus menggunakan fungsi plot untuk membuat layer lain. Kemudian, untuk menampilkan dua lapisan dalam plot yang sama, hubungkan dengan %>% simbol (disebut “pipa”). Perhatikan bahwa tidak pernah %>% bisa pergi di awal baris baru.
gf_point(
CrimeProblem ~ Income, data=Housing ) %>%
slice_plot(
40 - Income/2000 ~ Income, color = "red")
Fungsi matematika yang digambar tidak cocok dengan data, tetapi bacaan ini adalah tentang cara menggambar grafik, bukan cara memilih keluarga fungsi atau menemukan parameter!
Jika, saat memplot data Anda, Anda lebih suka menetapkan batas sumbu ke sesuatu yang Anda pilih sendiri, Anda bisa melakukan ini. Contohnya:
gf_point(
CrimeProblem ~ Income, data = Housing) %>%
slice_plot(
40 - Income / 2000 ~ Income, color = "blue") %>%
gf_lims(
x = range(0,100000),
y=range(0,50))
Grafik ilmiah yang dibuat dengan benar harus memiliki nama sumbu yang informatif. Anda dapat mengatur nama sumbu secara langsung menggunakan gf_labs:
gf_point(
CrimeProblem ~ Income, data=Housing) %>%
gf_labs(x= "Income Bracket ($US per household)/year",
y = "Fraction of Households",
main = "Crime Problem") %>%
gf_lims(x = range(0,100000), y = range(0,50))
daftar pustaka : https://dtkaplan.github.io/RforCalculus/graphing-functions.html#making-scatterplots