S-PLUS mini course 第14回

S-PLUS mini course の14回目をお届けします。

前回から1ヶ月以上たってしまいました。申し訳ありません。13回では「東京もやっと夏らしく・・・」なんて書いていましたが、夏どころか、最近はすっかり秋ですね。

さて、今回は Trellis グラフの2回目です。
まず、これまで使ってきた作図関数 plot とこれからお話するTrellis グラフですが、指定方法に大きな違いがあります。
作図したいX,Y の値がデータ・フレーム data の x,y という値だったとして plot では

plot(data$x, data$y)

と作図させました。それに対して、Trellis では

xyplot(y ~ x, data=data)

となります。もうお使いになっているかたも多いと思いますが、データの指定順序が統計解析の関数、例えば、線形回帰用の lm などとまったく同じですよね。

データの指定方法をチェックしたところで、実際にサンプルデータセットを使って、作図してみましょう。サンプルデータ fuel.frame は前にも登場しましたが、車のデータでした。このデータの Weight （車の重さ）と Mileage（燃費）の相関グラフを作成するには、

xyplot(Mileage ~ Weight, data=fuel.frame)

とします（指定する順番に注意）。見たところ、plot で作図したグラフと変わりが ないように見えますが、「格子（Trellis）」はどこでしょう？グラフを格子状にするには、X,Y 軸の値を指定する際、特殊なオプションとして指定する必要があります。

上のグラフを少し、複雑なものにしてみましょう。車の重さと燃費の関係は、車の種類によって変わってくるでしょうか？第3の変数 Type をグラフに織り込んでみます。

xyplot(Mileage ~ Weight | Type, data=fuel.frame)

どうでしょうか？車の種類ごとに、重さと燃費の関係をグラフにすることができましたね。これが「条件付け」で、
Yの変数 ~ Xの変数 | 条件付けする変数
と指定します。

次回は、Trellis グラフ関数のいろいろと、上のグラフに回帰線を引く方法についてご紹介しましょう。お楽しみに！

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