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こっちとあわせて使おう
# split関数でデータフレームを分割
sp <- split(iris, iris$Species)
# summaryで内容がわかる
summary(sp)
# データフレームを3つつくる
iris.set <- sp$setosa
iris.ve <- sp$versicolor
iris.vi <- sp$virginica
# psychパッケージのmulti.hist関数でそれぞれの群のヒストグラムを描く
win.graph()
multi.hist(iris.set)
# 自分の定義したfrq関数では frq(1:5, iris.set)
win.graph() #別のウィンドウに描く
multi.hist(iris.ve)
win.graph() #別のウィンドウに描く
multi.hist(iris.vi)
multi.hist関数の引数もメモしておこう
(あまり汎用性はない。こっちで作ってもいいかも…)
### subset関数で分割してもよし
# 群の名前を調べておく。ついでに群の数も調べておく
grpname <- levels(iris$Species)
length(levels(iris$Species))
#subset関数で群を分けたデータフレームをつくる
iris.se <- subset(iris, Species == grpname[1]).
# split関数でデータフレームを分割
sp <- split(iris, iris$Species)
# summaryで内容がわかる
summary(sp)
# データフレームを3つつくる
iris.set <- sp$setosa
iris.ve <- sp$versicolor
iris.vi <- sp$virginica
# psychパッケージのmulti.hist関数でそれぞれの群のヒストグラムを描く
win.graph()
multi.hist(iris.set)
# 自分の定義したfrq関数では frq(1:5, iris.set)
win.graph() #別のウィンドウに描く
multi.hist(iris.ve)
win.graph() #別のウィンドウに描く
multi.hist(iris.vi)
multi.hist関数の引数もメモしておこう
(あまり汎用性はない。こっちで作ってもいいかも…)
Usage
multi.hist(x,nrow=NULL, ncol=NULL,density=TRUE,main="Histogram, Density, and Normal Fit")
Arguments
x 行列かデータフレーム
nrow 作図デバイスの行数
ncol 作図デバイスの列数
density 正規分布曲線と分布
main グラフのタイトル
multi.hist(x,nrow=NULL, ncol=NULL,density=TRUE,main="Histogram, Density, and Normal Fit")
Arguments
x 行列かデータフレーム
nrow 作図デバイスの行数
ncol 作図デバイスの列数
density 正規分布曲線と分布
main グラフのタイトル
### subset関数で分割してもよし
# 群の名前を調べておく。ついでに群の数も調べておく
grpname <- levels(iris$Species)
length(levels(iris$Species))
#subset関数で群を分けたデータフレームをつくる
iris.se <- subset(iris, Species == grpname[1]).
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