Rではじめるデータサイエンス

5.5

 共変動

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しかし、キャンセルされたフライトよりもキャンセルされなかったフライトの方がずっと多いので

このプロットはあまり役に立ちません。次節でこの比較を改善する技法を学びます。

1. 欠損値はヒストグラムではどのようになるか。棒グラフではどのように表示されるか。なぜこれ

らの差が生じるのか。

2.

mean()

と

sum()

では、

na.rm = TRUE

はどうなるか。

5.5

 共変動

変動は変数の中での振る舞いを記述していますが、共変動は複数の変数の間での振る舞いを記述

します。共変動とは、2つ以上の変数が関連して同時に変動する傾向です。2 つ以上の変数の関係を

可視化することが、共変動を示す最良の方法です。どうするかは、関わる変数の種類に依存します。

5.5.1

 カテゴリ変数と連続変数

先ほどのプロットの

geom_freqpoly()

による度数分布多角形のように、連続変数の分布をカテゴ

リ変数によって分類して調べることがよくあります。

geom_freqpoly()

のデフォルトのグラフは、高

さが個数に依存するので、この種の比較にはあまり役立ちません。すなわち、グループの中の1つが

他と比

較してかなり小さいとき、形の違いを見分けることが困難です。例えば、ダイヤモンドの価格

がその品質でどのように変わるかを調べてみます。

ggplot(data = diamonds, mapping = aes(x = price)) +

geom_freqpoly(mapping = aes(color = cut), ...