FirstTrial（確認）

Blogger投稿の確認

library(tidyverse)
library(GGally)

表示されるwarning messageは、外観がきたないので（何とか整えられそうだが）、削除する。

1. 乱数生成と散布図病列

乱数を生成して散布図を描く。

x <- rnorm(100)
y <- rnorm(100)
z <- rnorm(100)
df <- data.frame(x=x,y=y,z=z)

上の3回の正規乱数を散布図行列にする。

ggpairs(df)

round(sapply(df,mean),3)

x

-0.222

y

-0.114

z

0.056

round(sapply(df,var),3)

x

0.774

y

1.061

z

0.894

母平均は$\mu=0$、$\sigma^2=1$であるから、乱数としては分布型を含めて、まあまあである。数式表示にはmathjaxを使っているが、この辺り、余計なHTMLタグが詰まっていて、ひどく面倒な修正作業がマニュアル的に必要になる。ギリシア文字を含めmathjaxは使わない方がよい。

2. データの要約

data(cars)

dim(cars)
head(cars)
tail(cars)

1. 50
2. 2

A data.frame: 6 × 2

	speed	dist
	<dbl>	<dbl>
1	4	2
2	4	10
3	7	4
4	7	22
5	8	16
6	9	10

A data.frame: 6 × 2

	speed	dist
	<dbl>	<dbl>
45	23	54
46	24	70
47	24	92
48	24	93
49	24	120
50	25	85

smr <- lapply(cars,summary)

smr[["speed"]]

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
    4.0    12.0    15.0    15.4    19.0    25.0 

smr[["dist"]]

   Min. 1st Qu.  Median    Mean 3rd Qu.    Max. 
   2.00   26.00   36.00   42.98   56.00  120.00 

lm <- lm(dist ~ speed, data=cars)
plot(lm)

回帰診断のための図がまだあったが、面倒なので、みな削除した。図を多用する用途には手作業の貼り付けが伴い、今回の方式は適していない。

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