Rで解析:視認性に配慮したグラフ作成 ggplotplusパッケージの紹介
グラフでデータを伝える際には、色覚特性の違いにかかわらず読み取れる表現を選ぶことが重要です。配色、目盛りの間隔、凡例の位…
Rのトピックスを中心に『まだ、まだ、知らない、役に立つ情報?』を発信します。
グラフでデータを伝える際には、色覚特性の違いにかかわらず読み取れる表現を選ぶことが重要です。配色、目盛りの間隔、凡例の位…
複数の変数をまとめて扱うとき、変数の関係を一覧できると、データの全体像が伝わりやすくなります。しかし、相関行列を数値のま…
密度分布を推定する際、ヒストグラムや核密度推定の「幅」を決めるには経験則に頼りがちですが、それを統計的に最適化したい場面…
ggplot2 で文字ラベルを描くとき、geom_text() では文字サイズを自分で指定するしかないため、文字が枠から…
本パッケージは、3D対応のgeomとstat、coord_3dコマンドの座標系でggplot2の文法のまま3Dプロットが…
ggplot2パッケージのグラフ保存は、解像度の調整や出力サイズの設定など意外と面倒です。そんな面倒な作業を簡単にしてく…
データ分析や可視化において、ggplot2は非常に便利なツールです。しかし、棒グラフでは、プロットごとに見た目の幅が異な…
経済研究の分野では、データ分析や可視化は日常的な作業の一つです。特に政策評価や社会実験を伴う研究では、結果を明確かつ正し…
矢印や線で表現される方向と強さを持つデータの視覚化は複雑な流れや傾向を理解する上で不可欠です。本パッケージはggplot…
データ分析において、対照的な2つのグループや、互いに補完し合う性質を持つ2つのデータを比較する場面は非常に多いです。しか…