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[R Studio] 지도 그리기 / 지리공간정보시스템(GIS) (feat. ggmap) R Studio를 이용하면 통계분석뿐만 아니라 지도를 그리고, 그 지도에 색도 칠하고 선도 그을 수 있습니다. 이런 지도에 색칠하고 선을 그어서 정보를 표시하는 것을 지리공간정보시스템(GIS)라고 부릅니다. GIS 전용 소프트웨어들도 있지만, R Studio를 이용해서도 간단한 작업은 가능합니다. 'ggmap' 패키지를 이용해주면 됩니다. 이제부터, R Studio를 이용해 지도를 그려보겠습니다. install.packages("ggplot2") install.packages("ggmap") 을 입력하여 ggplot2와 ggmap 패키지를 설치합니다. ggmap은 구글맵과 연동을 위해서, ggplot2는 구글맵에 그래프를 표시하기 위해 필요합니다. library(ggmap) 을 입력하여 패키지들을 불러옵.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 13.
[R Studio] 막대그래프 범례 꾸미기(feat. tidyverse/ggplot2) 오늘은 막대그래프의 범례를 꾸며주겠습니다. 막대그래프를 꾸미는 방법은 아래의 포스팅을 참고하세요. https://statti.tistory.com/22 [R Studio] 막대그래프 꾸미기(feat. tidyverse/ggplot2) 앞선 포스팅에서 기본적인 막대그래프를 만드는 방법에 대해서 알아보았습니다. https://statti.tistory.com/21 [R Studio] 막대그래프 그리기(feat.tidyverse/ggplot2) R studio에 내장되어 있는 iris 데이터를.. statti.tistory.com 범례를 꾸미기 위해서 theme() 함수를 이용합니다. 먼저 범례의 위치를 바꿔줍니다. theme(legend.position = c(0,0))을 먼저 입력해줍니다. 그러면 범례의 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 11.
[R Studio] 막대그래프 x축 y축 바꾸기(feat. tidyvesre/ggplot2) R Studio에서 기본으로 제공하는 iris 데이터를 이용해 막대그래프를 그려 보겠습니다. ggplot(데이터명, aes(x=x축 변수명, y=y축 변수명))+geom_bar(stat="identity")를 입력해줍니다. 기본 막대그래프를 그리는 자세한 내용은 아래의 포스팅을 참고하세요. https://statti.tistory.com/21 [R Studio] 막대그래프 그리기(feat.tidyverse/ggplot2) R studio에 내장되어 있는 iris 데이터를 이용하여 간단한 막대그래프를 그려보겠습니다. iris 데이터는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 이 데이터를 이용해 species에 따라 Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.L statti.tistory.com 오늘.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 11.
[R Studio] 상관분석 후 시각화하기(correlation heatmap) (feat. ggcorrplot/corrplot) 상관분석(Correlation Analysis)이란 두 변수가 어떤 관계를 가지고 있는지를 분석하는 방법입니다. 상관분석에서는 두 변수간의 관계의 정도를 상관계수를 이용하여 나타냅니다. 상관계수는 -1에서 +1 사이의 값을 가지며, 그 절대값이 클수록 상관관계가 크다고 할 수 있습니다. 하지만, 상관계수가 인과 관계를 나타내는 것은 아닙니다. 두 변수간의 인과관계를 알기 위해서는 회귀분석을 수행해야 합니다. R Studio에서 상관분석을 실행해보겠습니다. 이를 위해 R Studio에서 기본적으로 제공하는 mtcars 데이터를 이용하고자 합니다. 먼저, mtcars 데이터를 불러오겠습니다. 저는 이 데이터를 cars라고 명명하겠습니다. mtcars 데이터는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 그럼 해당 변수들.. 공감수 4 댓글수 0 2021. 12. 11.
[R Studio] 막대그래프 묶어서 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 오늘은 여러개의 막대 그래프를 묶어서 그려보겠습니다. 오늘 최종적으로 만들 그래프 모양은 다음과 같습니다. 각 Species로 묶어서 Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width를 모두 한 그래프에 나타내려고 합니다. 모두 잘 따라오세요. 데이터를 불러오기에 앞서 필요한 패키지들을 불러옵니다. library(agricolae) library(tidyvesre) 저번 포스팅들과 마찬가지로 R Studio에 내장되어 있는 iris 데이터를 이용하겠습니다. 막대그래프를 묶어 그리기 위해서는 다음과 같이 Species, Length.type, Value열로 데이터를 정리해야합니다. 자세한 내용은 아래 CSV를 다운 받아 확인해보시면 됩니다. 그 후, 정리한 CS.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 11.
[R Studio] 막대그래프 y축 범위 설정하기(feat. tidyverse/ggplot2) R studio에 내장되어 있는 iris 데이터를 이용하여 간단한 막대그래프를 그려보겠습니다. 데이터를 불러오기 전에, agricolae와 tidyverse 혹은 ggplot2 패키지를 불러옵니다. library(agricolae) library(tidyvesre) library(ggplot2) iris 데이터는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 이 데이터를 이용해 species에 따라 Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width의 평균을 내고 이를 각각의 막대그래프로 그려보겠습니다. 먼저 iris 데이터를 불러와서 iris_data라고 명명하겠습니다. 그 다음으론 species 그룹별로 각각의 평균을 구해줍니다. 이 데이터를 iris_sl_mean이라고 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 11.
[R Studio] 분산분석한 결과 표시/error bar가 있는 막대그래프 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) R Studio에 내장되어 있는 데이터인 iris 데이터를 이용해 분산분석을 수행하고 error bar가 있는 막대그래프를 그려보겠습니다. 본격적으로 시작하기에 앞서, agricolae 패키지와 tidyverse 혹은 ggplot2 패키지를 불러오는 것, 잊지마세요. libraray(agricolae) libraray(tidyvesre) libraray(ggplot2) 먼저 iris 데이터를 불러옵니다. 저는 iris_data라고 불러오겠습니다. species에 따라 Sepal.Width가 얼마나 다른지 알아보려고 합니다. 따라서 species에 따라 Sepal.Width에 대해 분산분석을 먼저 수행합니다. 저는 분산분석한 데이터를 iris_sl_aov라고 저장하겠습니다. 분산분석 후 저장할 데이터명 %.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 11.
[R Studio] 막대그래프 꾸미기(feat. tidyverse/ggplot2) 앞선 포스팅에서 기본적인 막대그래프를 만드는 방법에 대해서 알아보았습니다. https://statti.tistory.com/21 [R Studio] 막대그래프 그리기(feat.tidyverse/ggplot2) R studio에 내장되어 있는 iris 데이터를 이용하여 간단한 막대그래프를 그려보겠습니다. iris 데이터는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 이 데이터를 이용해 species에 따라 Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.L statti.tistory.com 이번에는 막대그래프를 꾸미는 방법에 대해서 알아보겠습니다. 이전 포스팅처럼 막대그래프를 그려보겠습니다. 우선 막대 두께를 얇게 바꿔보겠습니다. geom_bar() 함수를 이용합니다. geom_bar(stat = "iden.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 10.
[R Studio] 막대그래프 그리기(feat.tidyverse/ggplot2) R studio에 내장되어 있는 iris 데이터를 이용하여 간단한 막대그래프를 그려보겠습니다. iris 데이터는 다음과 같이 구성되어 있습니다. 이 데이터를 이용해 species에 따라 Sepal.Length, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width의 평균을 내고 이를 각각의 막대그래프로 그려보겠습니다. 먼저 iris 데이터를 불러와서 iris_data라고 명명하겠습니다. 그 다음으론 species 그룹별로 각각의 평균을 구해줍니다. 이 데이터를 iris_sl_mean이라고 명명하겠습니다. 저장할 데이터명 % group_by(종속변수) %>% summarise_all(mean) 저장할 데이터명 라고 입력해줍니다. 만약 평균뿐만 아니라 그룹별로 표준편차도 알고 싶다면, 다음과.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 10.
[R Studio] 산점도에 회귀선 표시하기(feat. tidyverse/ggplot2) 2020년 1월 서울과 부산의 평균, 최저, 최고 기온 데이터를 이용해 산점도를 그려보겠습니다. 기본적인 산점도를 그리는 방법은 아래의 포스팅을 참고해주세요. https://statti.tistory.com/10 [R Studio] 산점도 그래프 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 오늘은 R studio에서 산점도와 꺽은선 그래프를 그려보려고 합니다. 산점도와 꺽은선 그래프를 그릴 데이터로는 서울의 2020년 일 기온 데이터(평균 기온, 최저 기온, 최고 기온)를 이용해 보겠습니 statti.tistory.com https://statti.tistory.com/12 [R Studio] 산점도/꺽은선 그래프 중첩해서 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 앞서 다운받은 2020.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 10.
[R Stuido] 산점도 색/점 모양으로 구분해서 그리기(심화) (feat. tidyverse/ggplot2) 저번 포스팅에서 산점도와 꺽은선 그래프를 중첩해서 그리는 방법을 알아보았습니다. 기본적인 산점도를 그리는 방법에 대해서는 이전 포스팅을 참고해주세요. https://statti.tistory.com/10 [R Studio] 산점도 그래프 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 오늘은 R studio에서 산점도와 꺽은선 그래프를 그려보려고 합니다. 산점도와 꺽은선 그래프를 그릴 데이터로는 서울의 2020년 일 기온 데이터(평균 기온, 최저 기온, 최고 기온)를 이용해 보겠습니 statti.tistory.com https://statti.tistory.com/12 [R Studio] 산점도/꺽은선 그래프 중첩해서 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 앞서 다운받은 2020년 1월 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 10.
[R Studio] 꺽은선 그래프 꾸미기(feat. tidyverse/ggplot2) 2020년 1월 서울과 부산의 평균, 최저, 최고 기온 데이터를 이용해 R Studio로 꺽은선 그래프를 만들어 보려고 합니다. 먼저 tidyverse와 ggplot2 패키지를 불러옵니다. library(tidyverse) library(ggplot2) 그 다음 다음의 기온 데이터를 불러옵니다. read_csv()를 이용합니다. 불러온 데이터는 temp_sb라고 저장하겠습니다. 먼저 앞서 배운대로 중첩된 꺽은선 그래프를 그려줍니다. 그 내용은 아래 포스팅을 참고하세요. https://statti.tistory.com/13 [R Studio] 꺽은선 그래프 여러개 중첩해서 그리기2(심화)(feat. ggplot2) 저번 포스팅에서 산점도와 꺽은선 그래프를 중첩해서 그리는 방법을 알아보았습니다. 오늘은 좀 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 10.
[R Studio] 일원분산분석(one-way ANOVA)과 사후검정(scheffe test, tukey test) R Studio에 내장되어 있는 데이터인 iris 데이터를 불러와서 일원분산분석(one-way ANOVA)을 실행해보겠습니다. iris_data로 불러옵니다. iris 데이터는 다음과 같이 Sepal.Lenght, Sepal.Width, Petal.Length, Petal.Width, Species로 구성되어 있습니다. 따라서, Species에 따라 Sepal.Length에 차이가 있는지 분산분석을 통해 알아보겠습니다. 먼저 shapiro.test()를 통해 정규성을 만족하는지 알아봅니다. 세가지 방법으로 알아볼 수 있습니다. 각각의 Species에 대해 서로 다른 방법으로 정규성을 만족하는지 검정해보겠습니다. 가장 편한 방법을 쓰시면 됩니다. 첫번째는 subset() 함수를 이용해 iris_data에서.. 공감수 0 댓글수 1 2021. 12. 9.
[R Studio] 꺽은선 그래프 색/선 모양으로 구분해서 그리기(심화)(feat. tidyverse/ggplot2) 저번 포스팅에서 산점도와 꺽은선 그래프를 중첩해서 그리는 방법을 알아보았습니다. 오늘은 좀 더 심화과정으로 꺽은선 그래프를 선의 색깔과 선의 모양 두개 모두를 달리해서 그려보겠습니다. 저번처럼 기상자료개방포털에서 2020년 1월의 서울과 부산의 평균 기온, 최고 기온, 최저 기온 데이터를 다운받아 이용해보겠습니다. 데이터는 다음과 같이 지역(location)과 기온(temp.type)으로 나눠서 정리해줍니다. tidyverse 패키지를 불러옵니다. library(tidyverse)를 입력해줍니다. 그 후 데이터를 불러옵니다. 저는 이 데이터를 temp_sb라고 불러오겠습니다. 그런 다음 ggplot()을 이용해 꺽은선 그래프를 그려줍니다. ggplot(데이터명, aes(x축 변수명, y축 변수명, gro.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] 산점도/꺽은선 그래프 중첩해서 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 앞서 다운받은 2020년 1월 서울의 평균 기온, 최고 기온, 최저 기온 데이터를 이용해 산점도 그래프를 그려보겠습니다. ggplot2를 이용해 산점도 그래프를 중첩해서 그리려면 다음과 같이 Temp.type 열을 만들어 분류하는 식으로 데이터를 정리해주는 것이 좋습니다. 이 데이터를 R Studio에서 불러옵니다. 저는 Temperature2라고 불러오겠습니다. 산점도 그래프를 중첩시킬 때 2가지 형태로 중첩시킬 수 있습니다. 첫번째는 색깔로 구분하는 것이고, 두번째는 점의 모양으로 구분하는 것입니다. 먼저, 색깔로 구분되는 그래프를 만들어보겠습니다. ggplot(데이터명, aex(x축 변수명, y축 변수명, color=구분할 변수명)) + geom_point()를 입력해줍니다. 입력하면 다음과 같은 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] 꺽은선 그래프 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 다음은 2020년 1월 서울의 평균 기온 데이터를 이용해 꺽은선 그래프(line graph)를 그려보겠습니다. 산점도를 그릴 때처럼 ggplot()을 이용합니다. ggplot(data=데이터명, aes(x축으로 이용할 변수명, y축으로 이용할 변수명, group=1)) + geom_line()을 입력합니다. 날짜마다 평균 기온 값이 1개이므로 group=1이라고 적어줍니다. 그러면 다음과 같은 그래프가 나타납니다. 더보기 오류 : Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the group aesthetic? ggplot 함수를 사용하기 전에 group을 설정하지 않으면 다음과 같은 오류가 나타나면서 그래프가 제대로 만들어지지 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] 산점도 그래프 그리기(feat. tidyverse/ggplot2) 오늘은 R studio에서 산점도와 꺽은선 그래프를 그려보려고 합니다. 산점도와 꺽은선 그래프를 그릴 데이터로는 서울의 2020년 일 기온 데이터(평균 기온, 최저 기온, 최고 기온)를 이용해 보겠습니다. 기온 데이터는 기상청에서 운영하는 종관기상관측(ASOS)에서 다운받아 이용하도록 하겠습니다. 종관기상관측(ASOS)에서는 기온, 강수, 바람, 기압, 습도, 일사, 일조, 눈, 구름, 시정, 지면상태, 지면 · 초상온도, 일기현상, 증발량, 현상번호 등을 제공합니다. 종관기상관측(ASOS) 주소는 다음과 같습니다. https://data.kma.go.kr/data/grnd/selectAsosRltmList.do?pgmNo=36 기상자료개방포털[데이터:기상관측:지상:종관기상관측(ASOS):자료] Home.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] t-test 활용하기(t-test 문법) R Stuido에서 문법은 오른쪽 아래 부분에 존재하는 Help창에서 확인할 수 있습니다. Help창에서 t.test를 입력하면 R Studio에서 t-test의 문법을 알 수 있습니다. Usage의 내용을 보시면 됩니다. 다른 함수를 이용하려는데 헷갈리는 부분이 있으면 이렇게 사용법을 찾아볼 수 있습니다. t.test(x, ...) t.test (x, y = NULL, alternative = c("two.sided", "less", "greater"), mu = 0, paired = FALSE, var.equal = FALSE, conf.level = 0.95, ...) 여기서 x와 y = NULL 자리에는 분석할 두 집단의 데이터 이름을 넣어주시면 됩니다. alternative는 양측검정과 단측검정.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] 두 집단의 평균 비교(단일표본 t-test, t-test) t-test란 두 집단의 평균 사이에 유의한 차이가 있는 지 검증하는 가장 보편적인 통계 방법입니다. t-test를 사용하기 위해 만족해야되는 가정으로 3가지가 존재합니다. 1. 두 집단의 데이터가 각각 정규분포를 이루었는가?(정규분포 가정) 이때, 대표본(n≥30)인 경우에는 정규분포를 이룬다고 보고, 소표본인 경우에만 정규분포를 이루는지 확인합니다. 2. 두 집단의 데이터가 독립적으로 추출되었는가? 3. 두 집단의 분산이 동일한가?(등분산 가정) 3가지 가정을 어떻게 만족하느냐에 따라 통계 분석을 하는 방법이 달라집니다. 예시를 보여드리기 위해 다음 CSV 파일을 불러와 보겠습니다. 이 데이터는 총 30개 잎의 길이(length)와 폭(width)로 구성되어 있습니다. 이 데이터에서 잎의 길이(len.. 공감수 3 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] CSV 파일 불러오기 (read.csv와 read_csv) CSV는 Comma-Separated Values의 약자로, 그 뜻 그대로 값들을 쉼표(,)로 구분한 데이터 파일을 말합니다. 확장자는 .csv입니다. 보통 통계 분석을 위한 데이터 자료를 입력할 때에 엑셀을 이용해 엑셀(.xls) 파일로 저장하는 경우가 많습니다. 하지만 엑셀(.xls) 파일은 R Studio에서 이용하기에는 복잡하기도 하고 불러올 때에 가끔 오류도 발생하는 경우도 있습니다. 그래서 저는 주로 통계 분석을 할 때에 엑셀(.xls) 파일보다는 CSV(.csv) 파일로 저장하여 R Studio를 이용해 불러오는 편입니다. 예시를 위해 엑셀에서 다음과 같이 임의의 데이터를 만들어서 CSV(.csv) 파일로 저장해보겠습니다. 데이터를 엑셀에 입력한 후, 다른 이름으로 저장을 눌러 .csv 파일.. 공감수 5 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] R 패키지(R packages) 설치하고 불러오기(feat. agricolae) R 프로그램은 오픈소스 프로그램이며, 여러가지 통계 분석에 필요한 툴(패키지)들이 공개되어 있어 이용 가능합니다. 그 중에서 우선 농업 및 생물 통계 분석에 이용하는 툴들을 대부분 설치할 수 있는 agricolae 패키지를 설치해보겠습니다. 패키지를 설치하는 방법에는 여러가지가 있으나, 가장 편리한 방법인 R Studio를 이용해서 다운받아 보겠습니다. 콘솔창에 패키지를 설치하는 명령어인 install.packages("패키지명")를 입력합니다. 따라서 콘솔창에 install.packages("agricolae")를 입력합니다. 명령어를 입력할 때와 마찬가지로 install.packages()를 먼저 입력합니다. install까지만 작성해도 다음 그림처럼 install.packages를 선택할 수 있는 .. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] 워킹 디렉토리 변경하기, 프로젝트/스크립트 만들고 저장하기 R Studio에서 스크립트란 소스창에 입력되는 명령어의 모음을 말합니다. 프로젝트는 저장된 스크립트 파일을 의미합니다. 우선 제가 자주 사용하는 프로젝트를 한 번 보여드리겠습니다. 이런 식으로 자주 사용하는 명령어를 # 설명과 함께 정리해두고 저장하면 나중에 다시 이용하기 편리합니다. 저는 주로 맨 처음에는 워킹 디렉토리를 확인하고 변경하는 명령어를 제일 앞에 둡니다. 그 다음에는 자주 사용하는 패키지를 불러오는 명령어들을 모아둡니다. 보통 워킹 디렉토리가 "C:/Uers/(사용자 이름)/문서" 폴더로 지정되어 있습니다. 저는 보통 분석할 데이터를 바탕화면에 저장하고, 바탕화면을 워킹디렉토리로 설정해야 나중에 파일을 찾을 때 간편하기 때문에 워킹 디렉토리를 바탕화면으로 변경하고 있습니다. R Studi.. 공감수 1 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] 명령어 입력하고 실행하기 오늘은 R Studio에서 명령어를 입력하고 실행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. R에는 많은 명령어들이 존재합니다. 주로 사용하는 명령어들은 다음과 같습니다. getwd() # 현재 지정된 워킹디렉토리(작업공간)를 확인 setwd("C:/Users/PC 이용자명/Documents/R") #워킹디렉토리(작업공간)를 설정하고 변경 read.csv("aa.csv") # csv 파일을 불러옴 library(agricolae) # agricolae 패키지를 이용 summary(x) # 변수 x의 자료를 요약 mean(x) # 변수 x의 평균값을 계산 var(x) # 변수 x의 분산을 계산 sd(x) # 변수 x의 표준편차를 계산 names(x)[1] 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] R Studio(R 스튜디오) 알아보기 앞서, R과 R Studio를 설치해보았습니다. 이제 앞으로 R Studio를 이용해 통계 분석을 수행할 것이기 때문에 간단히 R Studio에 대해 알아보겠습니다. 먼저 R Studio를 실행해보겠습니다. R Studio를 실행하면 다음과 같은 화면이 열립니다. Source에 존재하는 다음 버튼을 눌러서 소스창을 열어줍니다. R Studio는 크게 4개의 분할면으로 구성되어 있습니다. 소스창, 콘솔창, 환경창, 파일창이 그것입니다. 우선 맨 아래에 위치하는 콘솔창은 명령어를 입력하고 실행하는 곳입니다. 명령어를 실행하면 결과도 콘솔창에 출력됩니다. 예를 들어 콘솔창에 간단한 계산식을 명령어로 넣어보겠습니다. 콘솔창의 > 옆에 '5 - 3'을 입력하고 엔터를 누르면 계산식의 결과값인 2가 출력됩니다. 콘.. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 9.
[R Studio] R & R Studio(R 스튜디오) 설치 방법 R 프로그램은 데이터의 통계 분석 분야에서 중요한 도구 중 하나입니다. 농업과 생물 통계 분야에서 주로 사용하는 통계 프로그램은 SAS, R, SPSS 등이 존재합니다. 그 중 R은 무료로 제공되는 프로그램이라는 장점이 있습니다. 또한 프로그램 언어가 다른 통계 프로그램에 비해 다루기 쉬우며, 여러가지 R 패키지들을 이용할 수 있어 다른 사람들이 구현해놓은 소스를 이용할 수 있습니다. 아마 대부분의 통계 기법이 R 패키지들로 존재할 것이며, 따라서 사용자 측면에서 데이터 분석을 위한 풍부한 기능을 이용할 수 있습니다. R Studio는 R을 보다 편리하게 사용하기 위해 개발된 프로그램입니다. R Studio는 R이 먼저 설치되어 있어야 작동합니다. R Studio는 R보다 인터페이스가 사용하기 편하다는 .. 공감수 0 댓글수 0 2021. 12. 9.

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