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    R言語は、「S言語」をオープンソースとして実装なおした、統計解析向けのプログラミング言語です。 計算がとても速くグラフィックも充実しているため、数値計算に向いています。 文法的には、統計解析部分はS言語を参考にしており、データ処理部分はSchemeの影響を受けています。 世界中の専門家が開発に関わり、日々新しい手法やアルゴリズムが追加されています。

グラフ作図について~統計R~

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kirama

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1990年~2018年の各年における12月~3月の4ヶ月間(計121日)だけを抽出し、時系列に並べたグラフを描きたいです。
しかしデータが多いせいか、プロットしてもただの散布図のようになってしまいます。点同士をつないだ折れ線を可視化することは厳しいのでしょうか?
また、この時系列データからトレンド検定などをして、変動特性を見ることは難しいのでしょうか。色々と調べてみましたが、中々解決に至っておりません。

イメージ説明

~追加情報~
気象統計を扱っており、データの中身を簡単に下に示すと、snowfallがその日の降雪量で、deviationが平均値からの差、つまり偏差を表しています。
その平均値には28年間の冬季における降雪が観測された日(snowfall>0)のみを抽出して算術平均をしています。
例えばある観測地点Aで28年間の平均値が4.5cmだった場合を考えます。降雪が観測された日(deviation>-4.5)のみをプロットして折れ線で見たいのですが、日付は連続的ではなく、バラバラになっているので、上の散布図がそれぞれの日付と対応しているのかも不安です。
最終的に、地点Aの偏差の時系列データから降雪量そのものは28年間冬季に渡って有意に増加or減少しているのかを定量的に示したいです。

>A
date    snowfall   deviation 
1990/12/1 0      -4.5
1990/12/2 0      -4.5
:      
1991/1/1  1      -3.5
1991/1/2  3      -1.5
:
1991/2/1  12      7.5
:
:
1991/3/31 0      -4.5
1991/12/1 0      -4.5
:
:
:
2018/3/31 0      -4.5

hensa<-subset(A,deviation>-4.5)
plot(hensa$date,hensa$deviation,xlab="Date",ylab="偏差",type="l")

お手数をおかけして申し訳ありませんが、もし何か助言して頂ければ幸いです。

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  • KojiDoi

    2018/04/29 15:35

    何のデータで、何の変動を見て、最終的に何を理解したいのかを書いてください。

    キャンセル

  • CHERRY

    2018/04/29 15:40 編集

    どのようなデータをどのようにグラフ化したのか サンプルデータやソースコードを質問に追加することは可能でしょうか?

    キャンセル

回答 1

checkベストアンサー

+2

とりあえず表示させるのは以下のコードでいけると思います。

A %>% 
  # 12月~3月に絞るため、月を表す列を追加
  mutate(year = year(date),
         month = month(date)) %>% 
  # 1, 2, 3, 12 月のみを表示
  filter(month %in% c(1, 2, 3, 12)) %>% 
  # 日付ごとに並び替え
  arrange(date) %>% 
  # ggplot にデータを渡し、x を日付に、yを雪の量に設定
  ggplot(aes(x = date, y = snowfall)) +
  # データの点を表示
  geom_point() +
  # 線を表示
  geom_line()

イメージ説明

年ごとに表示を分けたい場合は、最後に facet_warp をつけて上げれば大丈夫です。

A %>% 
  # 12月~3月に絞るため、月を表す列を追加
  mutate(year = year(date),
         month = month(date)) %>% 
  # 1, 2, 3, 12 月のみを表示
  filter(month %in% c(1, 2, 3, 12)) %>% 
  # 日付ごとに並び替え
  arrange(date) %>% 
  # ggplot にデータを渡し、x を日付に、yを雪の量に設定
  ggplot(aes(x = date, y = snowfall)) +
  # データの点を表示
  geom_point() +
  # 線を表示
  geom_line() +
  # 年ごとに表示を分ける
  facet_wrap(~ year)

イメージ説明

さらに移動平均的な線を入れたい場合は geom_smooth を追加すればいけます。

A %>% 
  # 12月~3月に絞るため、月を表す列を追加
  mutate(year = year(date),
         month = month(date)) %>% 
  # 1, 2, 3, 12 月のみを表示
  filter(month %in% c(1, 2, 3, 12)) %>% 
  # 日付ごとに並び替え
  arrange(date) %>% 
  # ggplot にデータを渡し、x を日付に、yを雪の量に設定
  ggplot(aes(x = date, y = snowfall)) +
  # データの点を表示
  geom_point() +
  # 線を表示
  geom_line() +
  # smooth line
  geom_smooth() +
  # 年ごとに表示を分ける
  facet_wrap(~ year)


イメージ説明

今回はデータ数が少ないので、上手く表示されていませんが、データ数が多いと以下のように表示されます。
(用いたデータはもともと R に入っているニューヨークのオゾン濃度・温度のデータです。データの内容が似ていたので使いました。)

airquality %>% 
  ggplot(aes(x = Day, y = Temp)) +
  geom_point() +
  geom_smooth() +
  facet_wrap(~ Month)


イメージ説明

ちないに今回は、データの操作に dplyr を、日付データ操作に lubridate を、グラフ化には ggplot を用いています。
ともに R ではデファクトスタンダードぐらい使われているパッケージなので、ご存知ない場合は調べておくとよいと思います。

dplyrを使いこなす!基礎編
lubridateパッケージ入門
ggplot2 — きれいなグラフを簡単に合理的に

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  • 2018/05/01 22:59

    ご丁寧に、応用例まで示して頂き誠にありがとうございます。
    回答してくださったコードをもとに試してみましたが、やはりデータが多かったため、自分の思い描いたようなグラフにはなりませんでした、、、
    しかし、この機会にまた新たな関数を知ることができたので良かったです。
    ありがとうございました。

    キャンセル

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