crosshyou

主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思います。

特定サービス産業動態統計調査の分析2 - for関数を使って20個のヒストグラムを一括作図する

 今回は特定サービス産業動態調査の各業種のデータのヒストグラムをfor関数を使って一括作図してみます。

まず、CSV関数に保存してあるデータをread.csv関数で呼び出し、summary関数でデータの要約統計量をみてみます。

f:id:cross_hyou:20180912180117j:plain

前回は標準偏差と変動係数(標準偏差 / 平均値)を計算しましたが今回は割愛します。

ヒストグラムにするのはhist関数ですが、hist(data$リース)とコマンドを書いていくのはちょっと面倒です。

こういうときは、for関数を使いましょう!


for(i in 1:n){

関数

}

という構文です。

なので、20個のヒストグラムを作図する構文はこうなります。

for(i in 3:22){

hist(data[ , i], main=colnames(data)[i])

}

data[ , i] でヒストグラムを作図するデータを列番号で指定します。3列目は「リース」で22列目は「学習塾」ですね。

main=colnames(data9[i]でヒストグラムのタイトルを指定します。colnames(data)[3]だと3列目の列名「リース」ですね。

実際にこのコマンドを走らせた結果がこうなります。

f:id:cross_hyou:20180912181508j:plain

f:id:cross_hyou:20180912181605j:plain

はじめの par(mfrow=c(4,5))というコマンドで、4行 X 5列の配置でヒストグラムを書きます、と設定しておいてから、for関数を使います。

それぞれ分布形状に違いがあることがわかりますね。