09. 데이터시각화 출석수업 대체 과제 (2024-1학기)

# datarium 패키지 설치 및 로드 install.packages("datarium") library(datarium) # marketing 데이터셋 로드 data(marketing) # 산점도 그리기 plot(marketing$facebook, marketing$sales, xlab = "Facebook 광고비", ylab = "판매액",, pch = 16, col = "blue") # 산점도 제목 설정 title(main = "202344-377599")

# 필요한 패키지 로드 install.packages("datarium") library(datarium) data(marketing) plot(marketing$facebook, marketing$sales, xlab = "Facebook 광고비", ylab = "판매액", pch = 16, col = "blue") # 회귀모형 적합 model <- lm(sales ~ facebook, data = marketing) # 회귀직선 그리기 abline(model, col = "red", lwd = 2) # 산점도 제목 설정 title(main = "202344-377599")

# 필요한 패키지 로드 install.packages("datarium") library(datarium) library(ggplot2) data(headache) # 1번(박스플롯) : 박스플롯 그리기 boxplot(pain_score ~ treatment, data = headache, xlab = "치료제", ylab = "두통 강도", col = c("lightblue", "lightgreen", "pink"), border = "black") # 학번을 그래프 제목으로 출력 title(main = "202344-377599", line = 1) # 2번(산점도) : 치료제 별로 다른 마커 모양 지정 # jitter() 함수 : 가로축의 값을 약간 무작위로 변환 → 겹치는 점들을 구분할 수 있도록 함. plot(pain_score ~ jitter(as.numeric(treatment)), data = headache, xlab = "치료제", ylab = "두통 강도", main = "202344-377599", pch = c(16, 17, 18)[as.numeric(headache$treatment)], col = c("blue", "green", "red")[as.numeric(headache$treatment)], xlim = c(0.5, 3.5), xaxt = "n") # 가로축 눈금 및 레이블 설정 axis(1, at = 1:3, labels = c("X", "Y", "Z")) # 범례 추가 legend("topright", legend = c("치료제 X", "치료제 Y", "치료제 Z"), pch = c(16, 17, 18), col = c("blue", "green", "red")) # 3번(바이올린 플롯) : 바이올린 플롯 그리기 ggplot(headache, aes(x = treatment, y = pain_score, fill = treatment)) + geom_violin(trim = FALSE) + geom_boxplot(width = 0.2, fill = "white", outlier.shape = NA) + stat_summary(fun = median, geom = "point", size = 2, color = "white") + xlab("치료제") + ylab("두통 강도") + ggtitle("치료제에 따른 두통 강도 분포") + scale_fill_manual(values = c("lightblue", "lightgreen", "pink")) + theme_minimal() + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 15), legend.position = "none") + labs(title = "202344-377599", subtitle = NULL)