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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