Γραφήµατα. Κεφάλαιο Απλά Γραφήµατα. > x <- rnorm(50, mean=1, sd=2) > plot(x) > y <- seq(0,20,.1) > z <- exp(-y/10)*cos(2*y)

Σχετικά έγγραφα
Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Ανάλυση Δεδομένων με χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

Εισαγωγή στην R. Κεφάλαιο 1. περιέχει περαιτέρω πληροφορίες καθώς

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R


Εργασία στο µάθηµα Ανάλυση εδοµένων

Ειδικά Γραφήµατα. Κεφάλαιο Γραφήµατα Trellis

Γνωριμία με τον προγραμματισμό μέσω της γλώσσας R Στοιχεία Περιγραφικής Στατιστικής

Σχήµα 4.1: Εισαγωγή βρόγχου while-loop.

Ανάλυση Χρονοσειρών. Κεφάλαιο Ανάλυση Χρονοσειρών

2. ΓΡΑΦΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ

Μέθοδος Newton-Raphson

Ανάλυση της ιακύµανσης

Μη Παραµετρική Παλινδρόµηση

Τεχνικές Αναδειγµατοληψίας

Εισαγωγή στην R Πρόχειρες Σηµειώσεις. Κωνσταντίνος Φωκιανός & Χαράλαµπος Χαραλάµπους Τµήµα Μαθηµατικών & Στατιστικής Πανεπιστήµιο Κύπρου

Μέρος 1ο. Περιγραφική Στατιστική (Descriptive Statistics)

Start Random numbers Distributions p-value Confidence interval.

Εισαγωγή στην R Πρόχειρες Σηµειώσεις. Κωνσταντίνος Φωκιανός & Χαράλαµπος Χαραλάµπους Τµήµα Μαθηµατικών & Στατιστικής Πανεπιστήµιο Κύπρου

Απλός Προγραµµατισµός στην R

ΑΝΑΛΥΣΗ Ε ΟΜΕΝΩΝ. 2. Περιγραφική Στατιστική

1.4 Λύσεις αντιστρόφων προβλημάτων.

Κατανομές Πιθανοτήτων. Γεωργία Φουτσιτζή, Καθηγήτρια, Τμήμα Πληροφορικής και Τηλεπικοινωνιών Πανεπιστήμιο Ιωαννίνων Ακαδ.

Δύο κύριοι τρόποι παρουσίασης δεδομένων. Παράδειγμα

Παρατηρήσεις για τη χρήση ενός κυκλικού διαγράμματος

Σχήµα 3.1: Εισαγωγή shift register σε βρόγχο for-loop.

Προσοµοίωση. Κεφάλαιο Ο Ασθενής Νόµος των Μεγάλων Αριθµών. X = 1 n

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗΝ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΤΩΝ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ. Κεφάλαιο 8. Συνεχείς Κατανομές Πιθανοτήτων Η Κανονική Κατανομή

ΟΝΟΜΑΤΕΠΩΝΥΜΟ : Αντικείμενο: Εισαγωγή στο στατιστικό πακέτο R και στις δυνατότητές του για δημιουργία γραφημάτων. Χρήση του λογισμικού RStudio.

ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΕΠΕΞΕΡΓΑΣΙΑ ΓΙΑ ΤΗΝ ΑΠΟΤΙΜΗΣΗ ΤΩΝ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ

ΚΑΤΑΝΟΜΈΣ. 8.1 Εισαγωγή. 8.2 Κατανομές Συχνοτήτων (Frequency Distributions) ΚΕΦΑΛΑΙΟ

Πολλαπλή παλινδρόµηση. Μάθηµα 3 ο

ΒΙΟΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ. ΑΛΕΓΚΑΚΗΣ ΑΘΑΝΑΣΙΟΣ Φυσικός, PH.D. Σχολής Επιστηµών Υγείας

Είδη Μεταβλητών. κλίµακα µέτρησης

Κατανοµές. Η κατανοµή (distribution) µιας µεταβλητής (variable) φαίνεται από το σχήµα του ιστογράµµατος (histogram).

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η ΤΜΗΜΑ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΕΠΙΧΕΙΡΗΣΕΩΝ

iii ΠΕΡΙΕΧΟΜΕΝΑ Πρόλογος

Ηλεκτρονικοί Υπολογιστές I

Ιωάννης Ντζούφρας. Ενότητα 4 Συγκρίσεις για 1 & 2 είγματα. (II) Έλεγχοι υποθέσεων για 2 εξαρτημένα δείγματα. Ανάλυση εδομένων ιαφάνεια 4-30

Γραµµική Παλινδρόµηση

ΕΘΝΙΚΟ!ΜΕΤΣΟΒΙΟ!ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ! ΣΧΟΛΗ!ΧΗΜΙΚΩΝ!ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ!!

USA fimport quantmod WDI.

3) το παράθυρο Πίνακας τιμών όπου εμφανίζονται οι τιμές που παίρνουν οι παράμετροι

ΓΡΑΦΙΚΕΣ ΠΑΡΑΣΤΑΣΕΙΣ ΜΕ ΕXCEL

Εφαρμοσμένη Στατιστική Δημήτριος Μπάγκαβος Τμήμα Μαθηματικών και Εφαρμοσμένων Μαθηματικών Πανεπισ τήμιο Κρήτης 11 Μαρτίου /24

R & R- Studio. Πασχάλης Θρήσκος PhD Λάρισα

Επιστηµονικός Υπολογισµός Ι - Πρώτη εργαστηριακή άσκηση

Εφαρμοσμένη Στατιστική

Εξόρυξη Δεδομένων: Εξερευνώντας τα δεδομένα Data Mining: Exploring Data

Δρ. Χάϊδω Δριτσάκη. MSc Τραπεζική & Χρηματοοικονομική

Ενότητα 14 Γραφικές Παραστάσεις

Βασικό Επίπεδο στο Modellus

Ανάλυση Δεδοµένων µε χρήση του Στατιστικού Πακέτου R

MICROSOFT OFFICE 2003

ΤΟΜΟΣ Α : Συμβολικός Προγραμματισμός

(i) Περιγραφική ανάλυση των μεταβλητών PRICE

Εργαστήριο Ανώτερης Γεωδαισίας Μεταπτυχιακό Πρόγραµµα ΓΕΩΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗΣ «Αναλυτικές Μέθοδοι στη Γεωπληροφορική» (Ακαδ. Έτος )

Ευθεία Mayer Θεωρία - Ασκήσεις

14 Εφαρµογές των ολοκληρωµάτων

Θεωρία Στοχαστικών Σηµάτων: Στοχαστικές διεργασίες, Περιγραφή εργοδικών στοχαστικών διεργασιών

ΕΚ ΟΣΗ ΚΑΙ ΠΑΡΑ ΟΣΗ ΑΠΟΤΕΛΕΣΜΑΤΩΝ

ΕΘΝΙΚΟ!ΜΕΤΣΟΒΙΟ!ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ! ΣΧΟΛΗ!ΧΗΜΙΚΩΝ!ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ!!

7. ΧΡΟΝΟΣΕΙΡΕΣ ΚΑΙ ΟΙ ΣΥΝΙΣΤΩΣΕΣ ΤΟΥΣ

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΑΙΓΑΙΟΥ ΠΟΛΥΤΕΧΝΙΚΗ ΣΧΟΛΗ ΤΜΗΜΑ ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ ΟΙΚΟΝΟΜΙΑΣ ΚΑΙ ΔΙΟΙΚΗΣΗΣ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

Γραφικές παραστάσεις (2ο μέρος)

εννοιολογικές παρανοήσεις και δυσκολίες στην έννοια της συνάρτησης

Εισαγωγή στη Χρήση του SPSS for Windows Σελίδα:

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ 5 ΠΕΡΙΟΔΩΝ ΗΜΕΡΟΜΗΝΙΑ: 8 ΙΟΥΝΙΟΥ 2009

Κατασκευή µοντέλου και προσοµοίωσης: Μελέτη ελεύθερης πτώσης

Αρχίζοντας με το ΜΙΝΙΤΑΒ 15

ΕΘΝΙΚΟ!ΜΕΤΣΟΒΙΟ!ΠΟΛΥΤΕΧΝΕΙΟ! ΣΧΟΛΗ!ΧΗΜΙΚΩΝ!ΜΗΧΑΝΙΚΩΝ!!

Εργασία στο µάθηµα Ανάλυση εδοµένων

Σ ΤΑΤ Ι Σ Τ Ι Κ Η. Statisticum collegium Iii

ΑΠΟ ΤΟ ΔΕΙΓΜΑ ΣΤΟΝ ΠΛΗΘΥΣΜΟ

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΠΡΟΓΡΑΜΜΑ ΣΠΟΥΔΩΝ «ΠΛΗΡΟΦΟΡΙΚΗ» ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ Ι (ΘΕ ΠΛΗ 12) ΕΠΑΝΑΛΗΠΤΙΚΗ ΤΕΛΙΚΗ ΕΞΕΤΑΣΗ 5 Ιουλίου 2009

9. Τοπογραφική σχεδίαση

4.3 Παραδείγµατα στην συνέχεια συναρτήσεων

Περιγραφική Στατιστική

Πρώτη Γραπτή Εργασία Εισαγωγή στους υπολογιστές-μαθηματικά

ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ ΚΡΗΤΗΣ Τµήµα Επιστήµης Υπολογιστών. HY-217: Πιθανότητες - Χειµερινό Εξάµηνο 2015 ιδάσκων : Π. Τσακαλίδης

ΕΛΛΗΝΙΚΟ ΑΝΟΙΚΤΟ ΠΑΝΕΠΙΣΤΗΜΙΟ

Στατιστική Επιχειρήσεων Ι

1. Ανοίξτε το 3D Studio MAX ή επιλέξτε File Reset. ηµιουργήστε µια σφαίρα µε κέντρο την αρχή των αξόνων και ακτίνα 20 µονάδων.

Εισαγωγή στην Στατιστική (ΔΕ200Α-210Α)

ΘΕΩΡΗΤΙΚΗ ΑΣΚΗΣΗ Γραφικές παραστάσεις, κλίση καµπύλης Μέθοδος των ελαχίστων τετραγώνων

GeoGebra4. Τετράδιο εργασίας 2 ο. Περισσότερες κατασκευές Μετρήσεις και Δρομείς. Σταμάτης Μακρής Μαθηματικός Πίνακας περιεχομένων

ΕΙΣΑΓΩΓΗ ΣΤΗ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ

οµή δικτύου ΣΧΗΜΑ 8.1

Στατιστική Ι (ΨΥΧ-1202) ιάλεξη 4

8ο Φροντιστηριο ΗΥ217

ΣΗΜΕΙΩΣΕΙΣ ΓΙΑ ΤΟ ΜΑΘΗΜΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗ ΓΙΑ ΠΟΛΙΤΙΚΟΥΣ ΜΗΧΑΝΙΚΟΥΣ ΜΕΡΟΣ Β

Εισαγωγή στην Στατιστική (ΔΕ200Α-210Α)

Παράδειγµα (Risky Business 1)

cov(x, Y ) = E[(X E[X]) (Y E[Y ])] cov(x, Y ) = E[X Y ] E[X] E[Y ]

ΜΑΘΗΜΑΤΙΚΑ & ΣΤΟΙΧΕΙΑ ΣΤΑΤΙΣΤΙΚΗΣ ΓΕΝΙΚΗΣ ΠΑΙ ΕΙΑΣ 2012 ΕΚΦΩΝΗΣΕΙΣ

Συστήματα Αναμονής (Queuing Systems)

Ενότητα 15 Μορφοποίηση της Γραφικής Παράστασης

T (K) m 2 /m

Transcript:

Κεφάλαιο 4 Γραφήµατα Τα γραφήµατα είναι πολύ χρήσιµα για την οπτική αναπαράσταση των δεδοµένων και καθοδηγούν τον στατιστικό στην διαδικασία της µοντελοποίησης και αξιολόγησης της ανάλυσης. Το κεφάλαιο αυτό περιγράφει µερικές χρήσιµες συναρτήσεις γραφηµάτων που υπάρχουν στην R και κάνει εισαγωγή στις διάφορες γραφικές παραµέτρους όπως την εισαγωγή πληροφοριών στο γράφηµα αλλά και την εποπτική συσχέτιση. Οπως ϑα δούµε, η R δίνει ένα πολύ ισχυρό περιβάλλον για τη δηµιουργία γραφηµάτων. Εκτός από τα γραφήµατα και τα χαρακτηριστικά τους τα οποία ϑα δούµε πιο κάτω, η R περιλαµβάνει και τη ϐιβλιοθήκη Trellis Graphics. Τα γραφήµατα Trellis έχουν περισσότερη ευελιξία και µπορούν να χρησιµοποιηθούν για πολλαπλά γραφήµατα και ϐελτιωµένες τρισδιάστατες αναπαραστάσεις. 4. Απλά Γραφήµατα Τα πιο απλά γραφήµατα είναι οι γραφικές παραστάσεις που συσχετίζονται µε µονοδιάστατη τυχαία µεταβλητή, οι γραφικές παραστάσεις συναρτήσεων και οι γραφικές παραστάσεις χρονοσειρών. Η ϐασική εντολή για γραφική παράσταση είναι η εντολή plot, η οποία έχει πολλές δυνατότητες και µπορεί να πάρει διάφορες γραφικές παραµέτρους για ορίσµατα. Ακολουθούν µερικά απλά παραδείγµατα. > <- rnorm(50, mean=, sd=) > plot() > y <- seq(0,0,.) > z <- ep(-y/0)*cos(*y) 47

> plot(y,z, type="l") Η τέταρτη εντολή δίνει το γράφηµα της f(y) = e y 0 cos y. Με αυτόν τον τρόπο δουλεύουµε συνήθως όταν ϑέλουµε να δηµιουργήσουµε γραφικές παραστάσεις συναρτήσεων. Τα αντίστοιχα γραφήµατα παρουσιάζονται στο Σχήµα 4.. 4 0 4 z 0.5 0.0 0.5.0 0 0 0 30 40 50 Inde 0 5 0 5 0 y Σχήµα 4.: Απλά γραφήµατα Οπως ϕαίνεται στο δεύτερο παράδειγµα, ένα διάγραµµα διασποράς (scatter plot) µπορεί να κατασκευαστεί στην R εφαρµόζοντας την εντολή plot σε ένα Ϲεύγος διανυσµάτων της ίδιας διάστασης, ή σε µια λίστα µε συνιστώσες και y. > <- rnorm(50) > plot(,) > plot(cbind(,)) Οταν τα δεδοµένα παρατηρούνται διαδοχικά στον χρόνο, είναι ϕυσικό να γίνει η γραφική παράσταση των δεδοµένων σε συνάρτηση µε τον χρόνο (χρονοσειρές). Στην R αυτό γίνεται χρησιµοποιώντας την εντολή ts.plot. Για παράδειγµα, έστω τα πλαίσια δεδοµένων ldeaths, mdeaths και fdeaths που ανήκουν στην στην R και αναφέρονται στους µηνιαίους ϑανάτους από καρκίνο του πνεύµονα στο Ηνωµένο 48

Βασίλειο κατά την περίοδο από το 974 ως το 979 συνολικά, στους άντρες και στις γυναίκες, αντίστοιχα. > ts.plot(ldeaths) > ts.plot(ldeaths,mdeaths,fdeaths,gpars=list(lab="year",ylab="deaths",lty=:3)) Οι γραφικές παραστάσεις ϕαίνονται στο Σχήµα 4. και παρατηρείται ότι στο δεύτερο γράφηµα κάθε χρονοσειρά παρουσιάζεται µε διαφορετικό είδος γραµµής. ldeaths 500 000 500 3000 3500 deaths 500 500 500 3500 974 976 978 980 Time 974 976 978 980 year Σχήµα 4.: Γραφήµατα χρονοσειρών. 4. Γραφικές υνατότητες Υπάρχουν πολλές γραφικές δυνατότητες αλλά η παρουσίαση ϑα περιοριστεί µόνο σε µερικές οι οποίες στο τέλος είναι πιο χρήσιµες από τις υπόλοιπες. Η διαρρύθµιση του γραφήµατος µπορεί να τακτοποιηθεί έτσι ώστε να παρουσιάζει περισσότερες από µια γραφική παράσταση (ϐλέπε Σχήµα 4.3). > par(mfrow=c(,)) #a plot 49

> plot(:0,:0,main="straight Line") > hist(rnorm(50),main="histogram of Normal") > qqnorm(rt(00,0),main="samples from t(0)") > plot(density(rnorm(50)),main="normal Density") > par(mfrow=c(,)) Το πρώτο γράφηµα (Σχήµα 4.3, πάνω αριστερά) δίνει τη γραφική παράσταση της f() =, [, 0]. Το δεύτερο γράφηµα (Σχήµα 4.3, πάνω δεξιά) µας δίνει το ιστόγραµµα 50 τυχαίων παρατηρήσεων από την τυπική κανονική. Παρόµοια, το τρίτο γράφηµα (Σχήµα 4.3, κάτω αριστερά) µας δίνει την γραφική παράσταση των δειγµατικών ποσοστηµορίων από την t κατανοµή µε 0 ϐαθµούς ελευθερίας ως προς τα ϑεωρητικά ποσοστηµόρια της τυπικής κανονικής. Το τελευταίο γράφηµα απεικονίζει τη µη παραµετρική εκτιµήτρια συνάρτησης πυκνότητας πιθανότητας από 50 παρατηρήσεις της τυπικής κανονικής. Παρόµοια διάταξη γραφηµάτων µπορεί να επιτευχθεί µε την εντολή split.screen. Straight Line Histogram of Normal :0 5 0 5 0 Frequency 0 4 6 8 0 5 0 5 0 :0 0 rnorm(50) Samples from t(0) Normal Density Sample Quantiles 0 4 Density 0.00 0.0 0.0 0.30 0 Theoretical Quantiles 3 0 3 N = 50 Bandwidth = 0.47 Σχήµα 4.3: διαρύθµιση γραφηµάτων 50

Εχοντας σαν ϐάση το προηγούµενο παράδειγµα, είναι αρκετά εύκολο να εισαχθεί κύριος τίτλος ή υπότιτλος σε µια γραφική παράσταση. > plot(,main="sample From Normal") > plot(,sub="mean and variance 4") > plot(, main="sample from Normal", sub="mean and Variance 4") > plot() > title(main="sample from Normal", sub="mean and Variance 4") Επίσης, µπορούν να δοθούν ονόµατα στους άξονες χρησιµοποιώντας τα ορίσµατα lab και ylab, όπως το επόµενο παράδειγµα. > plot(, lab="inde", ylab="sample from Normal") > plot(, lab="", ylab="") #no ais labels > title(lab="inde", ylab="sample from Normal") Η δεύτερη εντολή δε δίνει ονόµατα στους άξονες. Οι εντολές lim και ylim χρησιµεύουν στο να αλλάξουν τα όρια των αξόνων, ϑέτοντας αυτά που κάνουν το γράφηµα πιο εύκολο για κατανόηση. 4.3 Είδη και Γραµµές Γραφικής Παράστασης Στην R τα δεδοµένα µπορούν να απεικονιστούν σε γράφηµα µε διάφορους τρόπους. Αυτό επιτυγχάνεται µε το όρισµα type στην εντολή plot. Αυτοί οι τρόποι ϕαίνονται στον πιο κάτω πίνακα. Σύµβολο "p" "l" "b" "c" "o" "h" "s" "n" Είδος (Type) Σηµεία Γραµµή Γραµµή και Σηµεία Γραµµή µε κενό στα σηµεία Γραµµή και Σηµεία ενωµένα Κάθετες γραµµές για κάθε σηµείο Με Βήµα Τίποτα Πίνακας 4.: Είδη Γραφικής Παράστασης 5

Ακολουθεί ένα παράδειγµα για το πως χρησιµοποιούνται τα πιο πάνω. Τα γραφή- µατα ϕαίνονται στο Σχήµα 4.4. ηµιουργούνται από τα αριστερά προς δεξιά ανά γραµµή. > par(mfrow=c(,4)) > plot(, type="p") > title(main="points") > plot(, type="l") > title(main="lines") > plot(, type="b") > title(main="both Points and Lines") > plot(, type="c") > title(main="lines Part Alone") > plot(, type="o") > title(main="lines with points overstruck") > plot(, type="h") > title(main="high Density") > plot(, type="s") > title(main="stairstep") > plot(, type="n") > title(main="none") > par(mfrow=c(,)) Οταν το είδος της γραφικής παράστασης περιλαµβάνει γραµµές, τότε µπορεί να ε- πιλεγεί διαφορετικό είδος γραµµής δίνοντας διάφορους αριθµούς στο όρισµα lty. Για παράδειγµα, η διακεκοµµένη γραµµή µε παύλες συµβολίζεται µε lty=. Το εξ ορισµού είδος γραµµής είναι η συνεχής γραµµή. Υπάρχουν οκτώ διαφορετικά είδη γραµµής. Επιπρόσθετα, µπορούµε να δώσουµε χρώµα στο είδος γραφικής παράστασης δίνοντας αριθµούς ή σε εισαγωγικά τα αγγλικά ονόµατα των χρωµάτων στο όρισµα col της εντολής plot (π.χ. col="green" για πράσινο χρώµα). 4.4 Προσθήκη Πληροφοριών σε Γράφηµα Σε µερικές περιπτώσεις, είναι αναγκαίο να υποδειχθούν οι αποµακρυσµένες τιµές, να προστεθεί ένα κείµενο ή άλλες πληροφορίες σε ένα γράφηµα µε διαδραστικό τρόπο. Υπάρχουν διάφοροι τρόποι µε τους οποίους η R µπορεί να το κάνει αυτό αλληλεπιδρώντας µε το χρήστη. Ακολουθεί ένα παράδειγµα για το πώς µπορεί να υποδειχθεί µια αποµακρυσµένη τιµή (ϐλ. Σχήµα 4.5). 5

Points Lines Both Points and Lines Lines Part Alone 0 4 6 0 4 6 0 4 6 0 4 6 0 0 30 50 0 0 30 50 0 0 30 50 0 0 30 50 Inde Inde Inde Inde Lines with points overstruc High Density Stairstep None 0 4 6 0 4 6 0 4 6 0 4 6 0 0 30 50 0 0 30 50 0 0 30 50 0 0 30 50 Inde Inde Inde Inde Σχήµα 4.4: Είδη γραφικών παραστάσεων. > <- runif(0) > y <- 6*+rnorm(0) > <- c(,3) > y <- c(y,4) > plot(,y) > identify(,y, n=) #R waits until you click the mouse on the selected point [] Γενικά, µπορούν να υποδειχθούν όσα σηµεία επιθυµεί ο χρήστης µε την εντολή identify(,y, n=k), όπου k είναι ο αριθµός των σηµείων που ϑα υποδειχθούν. Τα ακόλουθα ϐοηθούν στο να γίνει κατανοητός ο τρόπος που µπορεί να προστεθεί η ευθεία ελαχίστων τετραγώνων, αλλά και καινούργια σηµεία ή ευθείες σε µια γραφική παράσταση (ϐλ. Σχήµα 4.6). > plot(,y) > abline(lm(y~), lty=) > plot(y^, type="l", lab="", ylab="square of Y") > lines(y, lty=) 53

Identify an Outlier y 0 3 4 5 6 0.0 0.5.0.5.0.5 3.0 Σχήµα 4.5: Υπόδειξη αποµακρυσµένης τιµής. > lines(, lty=4) Είναι δυνατόν επίσης να προστεθεί κείµενο και υπόµνηµα στη γραφική παράσταση (ϐλ. Σχήµα 4.7). > plot(, y, main="adding Tet") > tet(locator(), "An outlier") #click the mouse to place the tet > ts.plot(ts(),ts(y),gpars=list(lty=:)) #time series plot of both and y > leg.names <- c("variable X","Variable Y") > legend(locator(), leg.names, lty=:) #click the mouse to place the legend 54

Least Square Line Y square y 0 3 4 5 6 Square of Y 0 0 0 30 40 0.0 0.5.0.5.0.5 3.0 5 0 5 0 Addition of y Addition of Square of Y 0 0 0 30 40 Square of Y 0 0 0 30 40 5 0 5 0 5 0 5 0 Σχήµα 4.6: Εισαγωγή γραµµών. 55

Adding Tet Addition of a Legend y 0 3 4 5 6 An outlier 0 3 4 5 6 Variable X Variable Y 0.0 0.5.0.5.0.5 3.0 5 0 5 0 Time Σχήµα 4.7: Προσθήκη κειµένου και υποµνήµατος. 56

4.5 Γραφήµατα Σε Μεγαλύτερες ιαστάσεις Για να κατασκευαστούν γραφικές παραστάσεις πολυδιάστατων τυχαίων µεταβλητών, ένας τρόπος είναι να κατασκευαστούν διαγράµµατα διασπορών για κάθε Ϲευγάρι µεταβλητών, ξεχωριστά. Για παράδειγµα, έστω ότι ορίζεται η µεταβλητή Z από τις προυπάρχουσες µεταβλητές X και Y και κατασκευάζεται πίνακας µε τρεις στήλες. Για να ερευνηθεί η συσχέτιση µεταξύ των τριών µεταβλητών χρησιµοποιείται η εντολή pairs(), δηλαδή > z <- +*y+rnorm() > pairs(cbind(,y,z)) 0 3 4 5 6 0.0 0.5.0.5.0.5 3.0 0 3 4 5 6 y z 0 5 0 0.0 0.5.0.5.0.5 3.0 0 5 0 Σχήµα 4.8: Ζευγάρια διαγραµµάτων διασποράς. Οταν πρέπει να παρουσιαστούν διάφορα διανύσµατα δεδοµένων ή πολυδιάστατα δεδοµένα στο ίδιο γράφηµα, τότε µπορεί να εφαρµοστεί η εντολή matplot η οποία κατασκευάζει γραφική παράσταση των στηλών ενός πίνακα συναρτήσει των στηλών κάποιου άλλου. Για σκοπό παραδείγµατος, έστω το πλαίσιο δεδοµένων iris3 α- πό το οποίο εξάγουµε το pet.length και το pet.width. Ο πίνακας pet.length περιλαµβάνει 50 παρατηρήσεις (γραµµές) του µήκους του πετάλου τριών ειδών ίριδων (στήλες): Setosa, Versicolor και Virginica. Ο πίνακας pet.width περιλαµβάνει 50 παρατηρήσεις (γραµµές) του πλάτους του πετάλου για καθένα από 57

τα τρία είδη ίριδων. Για να ερευνηθεί γραφικά η συσχέτιση µεταξύ του µήκους και του πλάτους των πετάλων, χρησιµοποιείται η εντολή matplot για να παρουσιάσει το µήκος συναρτήσει του πλάτους και για τα τρία είδη σε ένα γράφηµα. > pet.length <- iris3[,3,] > pet.width <- iris3[,4,] > matplot(pet.length,pet.width) Ακόµη ένα παράδειγµα για τη χρήση της εντολής matplot είναι το ακόλουθο : <-seq(-,,length=0) y<-^ z<-^3 matr<-cbind(,y,z) matplot(,matr) pet.width 0.5.0.5.0.5 3 33 3 3 333 3 3 3 3 3 3 3 3 333 3 3 3 333 3 3 3 33 3 3 33 3 3 3 3 3 3 3 3 3 33 3 matr 5 0 5 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4 5 6 7 pet.length 0 Σχήµα 4.9: Γράφηµα matplot. Πολλά είδη δεδοµένων µπορούν να παρουσιαστούν σε µορφή επιφάνειας που παράγεται από συναρτήσεις δύο µεταβλητών. Η R παρέχει τρείς εντολές για πα- ϱουσίαση τέτοιων δεδοµένων. Η πιο απλή, contour, παρουσιάζει την επιφάνεια σε διάγραµµα ισουψών. Η προοπτική απεικόνιση της επιφάνειας γίνεται µε την εντολή persp. Τέλος η εντολή image παρουσιάζει την επιφάνεια µε ϐοήθεια χρω- µάτων ή αποχρώσεις του γκρίζου. Και οι τρεις εντολές έχουν τα ίδια ορίσµατα : το διάνυσµα των συντεταγµένων του, το διάνυσµα των συντεταγµένων του y, και ένα πίνακα µε τις τιµές του z µε διαστάσεις το µήκος του και το µήκος του y. Τέτοια παραδείγµατα µπορείτε να δείτε µε την εντολή demo("persp"). 58