134
Wybrane procedury statystyczne
Domyślnie, przedział ufności dla mediany nie je*»Ł zAznac-zany. Aby byl, należy ustawić argument nołch**T.
wąsami znajdują się prawic wszystkie obserwacje (poza odstającymi). Za odstają.^ ce obserwacje uznawane są te obserwacje, które odstają od pudełka bardziej nii o 1.5IQR. Wewnątrz pudełka wyznaczonego przez kwartyle, znajduje się 50% ob wacji. Znaczenie poszczególnych elementów jest przedstawione na poniższym seh^,;
i
T3 TJ
4J
trs £ in
en Eoi
80
ciśnienie rozkurczowe
Poniżej zamieszczamy dwa przykłady wywołania funkcji boxplot(). Wynik tydęŚę wywołań prezentujemy na rysunkach 3.7 i 3.8.
» wykres pudełkowy w rozbiciu na podpopulacje boxplot(wiek~wyksztalcenie, data = dane, col«“lightgrey")
# wykres pudełkowy boxplot(wiek)
# i obok chmura punktów przedstawiających obserwacje tmpx => Jitter(rep(l.3,length(wiek)),factor«3) pointa(tmpx, wiek, pch«16, col="black") points(tmpx, wiek, pch-16, col="lightgrey",cex~0.5)
podstaw, średnie wyzsze zawód.
Rysunek 3.7: Wykresy pudełkowe bo- Rysunek 3.8: Wykres pudełkowy i obser-:^ xplot() dla jednej zmiennej rozbitej na cztery wacje. podpopulacje.
ciśnienie .skurczowe
Rysunek 3.9: Wykres skrzypcowy trio- Rysunek 3.10: Wykres rozrzutu scatter-plot() w rozbiciu na podpopulacje. plot().
3.1.2.4 Wykresy skrzypcowe, funkcja: vioplot(vioplot)
Mniej popularny brat wykresu pudełkowego, nazywany wykresem skrzypcowym, zaimplementowany jest w funkcji vioplot(vioplot). Zamiast pudełek rysowane są przypominające kształtem skrzypce odbite symetrycznie jądrowe oceny gęstości. W środku każdych skrzypiec przedstawione są wykresy pudełkowe. Szerokość skrzypiec w danym punkcie odpowiada natężeniu obserwacji w pobliżu określonej ; wartości.Wykres skrzypcowy można traktować jako wygładzoną wersję wykresu pu-dełkowego. Ta statystyka opisowa jest przydatna szczególnie w przypadku danych o wielomodalnym rozkładzie. Ta wielomodalność jest widoczna na skrzypcach a byłaby niewidoczna na pudełkach (patrz skrzypce na rysunku 3.9).
# trzy skrzypce ze zmienną wiek w podpopulacjach vtoplot(wiek[plec=="mezczyzna"), wiek[plec=="kobieta"], wiek, names-c("wiek Mez.",“wiek Kob.'V'viek Ali"))
3.1.2.5 Wykres rozrzutu, funkcja: scatterplot(car)
Wykres rozrzutu scatterplot(car), nazywany też wykresem rozproszenia, zaimplementowany jest w bibliotece car. Pozwala on na przedstawienie zależności pomiędzy parą zmiennych. Deklaracja wykresy rozrzutu jest następująca (pominięto typowe argumenty graficzne):
scatterplot(x, y, smooth = TRUE, span * 0.5, reg.line = lm,
boxplots = "xy", log * jitter = listO, groups = FALSE, by.groups = !(groups[1]==FALSE), ellipse = FALSE, levels = c(.5, .9), robust = FALSE, ...)
Argumenty x i y określają dwie zmienne, które mają być przedstawione na wykresie rozrzutu. Domyślnie na osiach rysowane są również wykresy pudełkowe dla