crosshyou

主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。

RのHistDataパッケージのBowley

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Photo by Greg Rosenke on Unsplash 

HistDataパッケージのBowleyデータをみてみます。

これは、一番初めに書かれた統計の教科書の一つ、Arthur Bowley(1901)のなかで使われているデータで、イギリスとアイルランドの輸出データの時系列データです。

Arthur Bowleyはこの時系列データをグラフにして、移動平均線を表示してるそうです。

データを呼び出してみます。

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str()関数でBowleyのデータ構造を調べたところ、45行、2列のデータフレームで、
Yearという名前の変数と、Valueという名前の変数があることがわかります。

Yearは西暦で、Valueが輸出の数量だか金額ですね。

早速、ヘルプに書かれているコードを実行してみましょう。

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plot()関数で時系列のグラフを描きました。

続いてのコードはこれです。

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statsパッケージのfilter()関数で移動平均の値を計算します。runningという関数を作って、3年、5年、9年移動平均を作りました。

stats::filter(x, rep(1/width, width), sides = 2) というので、widthの値で移動平均の計算周期を調整するようです。

そして、この後、lines()関数で移動平均を描いたグラフに追加していきます。

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移動平均線が追加されました。

この後、lowess()関数で平滑化した線を追加しています。

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最後はggplot2()パッケージでグラフを描いています。

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これでヘルプのコードは以上です。

以下が今回のコードです。

#
# HistDataの読み込み
library(HistData)
#
# Bowleyの呼び出し
data(Bowley)
#
# str()
str(Bowley)
#
# plot the data
with(Bowley, plot(Year, Value, type = "b", lwd = 2,
                  ylab = "Value of British and Irish Exports",
                  main = "Bowley's example of the method 
                  of smoothing curves"))
#
# find moving averages - use center alignment (requires width = 0DD)
require(gtools, warn.conflicts = FALSE)
#
# simpler version using stats::filter
running <- function(x, width = 5) {
  as.vector(stats::filter(x, rep(1/width, width), sides = 2))
}
mav3 <- running(Bowley$Value, width = 3)
mav5 <- running(Bowley$Value, width = 5)
mav9 <- running(Bowley$Value, width = 9)
#
lines(Bowley$Year, mav3, col = "blue", lty = 2)
lines(Bowley$Year, mav5, col = "green3", lty = 3)
lines(Bowley$Year, mav9, col = "brown", lty = 4)
#
# add lowess smooth
lines(lowess(Bowley), col = "red", lwd = 2)
#
if (require("ggplot2", quietly = TRUE)) {
  ggplot(aes(x = Year, y = Value), data = Bowley) +
    geom_point() +
    geom_smooth(method = "loess", formula = y ~x)
}