GC Jeong
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Aug 14 · 2 min read

library(MASS) #예제 자료

birthwt

low age lwt race smoke ptl ht ui ftv bwt
0 19 182 2 0 0 0 1 0 2523
0 33 155 3 0 0 0 0 3 2551
0 20 105 1 1 0 0 0 1 2557

먼저 factor함수를 이용해 smoke를 요인변수로 변경한다.

birthwt1 <- birthwt
birthwt1$smoke <- factor(birthwt1$smoke)

ggplot(birthwt1, aes(x=bwt, colour=smoke)) + geom_density()

smoke변수가 0인 그룹과, 1인 그룹이 따로 따로 밀도 곡선이 그려졌다.

ggplot(birthwt1, aes(x=bwt, fill=smoke)) + geom_density(alpha=.3)

colour옵션 대신 fill옵션을 사용하여 내부가 채워진 density curve를 생성하였다.

0과 1을 의미파악하기 쉬운 단어로 변경 하려한다.

library(plyr) #revalue()함수를 사용한다.
birthwt1$smoke <- revalue(birthwt1$smoke, c(“0”=”No Smoke”, “1”=”Smoke”))

revalue()함수를 통해서 0은 No Smoke로 1은 Smoke로 값이 변경되었다.

ggplot(birthwt1, aes(x=bwt)) + geom_density() + facet_grid(smoke ~ .)

+facet_grid()를 통해서 smoke 그룹 별로 두개의 density curve가 위아래로 나열된 그래프가 생성 되었다.

ggplot(birthwt1, aes(x=bwt, y=..density..)) +
geom_histogram(binwidth=200, fill=”cornsilk”, colour=”grey60", size=.2) +
geom_density()+facet_grid(smoke ~ .)

히스토그램과 density curve를 같이 표현 하였다.

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신나는 일을 하며 삽시다!

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