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(S-PLUS) S-PLUS mini course 第9回


S-PLUS mini course の9回目をお届けします。

東京は今週にも入梅するかも、ということですが、皆様がお住まいの場所ではいかがでしょうか?

前回はグラフの話のイントロでした。グラフの第2回目として、「関数によるグラフ」のうちの「plotなどによるグラフ」が2つに分けられるけれど、どう2つに分かれるかの問題から解決しておきましょう。

plot などによるグラフは次の2つに大別されます。

じゃ、何を持って、高水準か、低水準か決まるのでしょうか?どうせ使うなら、高水準だけを使いたいですよね。でも、低水準にもとっても大事な役目があるのです。

・高水準作図関数とは
自分で座標を作り、X軸、Y軸を作成し、目盛りを付けることができる関数です。
plot, hist, boxplot などがその例です。

・低水準作図関数とは
自分で座標を作ることができません。今ある座標を使って、そこに点や線や文字を加えます。つまり、高水準関数の座標に依存しています。
points, lines, abline, text などがその例です。

これでは、ますます、低水準が低水準に見えてしまいますよね。 「他人に依存する指示待ち人間は要らない!」といわれて幾久しいのに・・・

でも、こういう関数がないと実はとっても困るんです。例えば、A社の「年齢と給与」の相関を、B社のと比べたい、という場合、2つの会社の相関グラフを1つのグラフ上で表示させたいことがありますね。ところが、plot だと、グラフは2つできてしまいます。座標軸の範囲なども、それぞれのデータによって決まってしまいます。こんなとき、低水準の関数が利用可能です。

plot(A社$年齢, A社$給与)
# A社のデータで、年齢と給与の相関プロットを作図

points(B社$年齢, B社$給与)
# 最初のコマンドで作ったグラフに、B社のデータで点を追加

すると、B社のデータがA社のデータが作った座標上にプロットされます。ところが、B社の給与水準がA社より、だいぶ高かったり、低かったりすると、「すべてのデータを表示できなかった」というワーニング(エラーではありません)が出ます。じゃ、どちらのデータもちゃんと、1つのグラフに表示させるためにはどうしたらいいでしょうか?次回をお楽しみに。

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