Chapter 9 單變數分配

我們有時會需要畫出變數的分配：

• 間斷變數：geom_bar(), geom_col()

  主要以count的方式來呈現分配

• 連續變數：geom_histogram(), geom_freqpoly()

  主要以bin-then-count的方式來呈現分配

• geom_bar()和geom_col()用在x為間斷變數時。

• geom_histogram()和geom_freqpoly()用在x為連續變數，但想看它的分配時（透過區間切割）。

9.1 範例資料：匯率

每月升值率

# 匯率以2017年1月為基期
exData7 <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/tpemartin/github-data/master/exData7.csv")

新台幣90後的每年月升值率正/負次數

exData7 %>%
  mutate(
    升值=(月升值率>0)
  ) -> exData7
exData7 %>%
  filter(幣別=="新台幣NTD/USD",年份 %>% between(1990,1995)) -> exDataTWpost90s

9.2 台幣升貶頻率分析

exDataTWpost90s %>%
  ggplot(aes(x=年份)) +
  geom_bar(aes(weight=升值)) +
  geom_hline(yintercept=6,color="red") -> p1

p1+
  scale_y_continuous(
    limits=c(0,13),
    breaks=c(0,2,4,6,8,10,12)
  ) -> p1
p1

升值月份數超過6的年份很少，大部份的年裡新台幣月貶值的次數較多。

要突顯不同年份升/貶值次數「相對」多寡，你有比較好的想法嗎？

exDataTWpost90s %>%
  mutate(
    升值=as.factor(升值)
  ) -> exDataTWpost90s
exDataTWpost90s %>%
  mutate(
    升值=ordered(升值,levels=c("FALSE","TRUE"))
  ) ->
  exDataTWpost90s

exDataTWpost90s %>%
  ggplot(aes(x=年份)) +
  geom_bar(aes(fill=ordered(升值))) -> p2
p2

p2 +
  scale_fill_manual(
    labels=c("貶值","升值"),
    values=c("#ccd8e5","#ffa500")
  )+
  labs(fill=NULL)+
  geom_hline(yintercept=6, color="red",alpha=0.3)+
  scale_y_continuous(
    limits=c(0,13),
    breaks=c(0,2,4,6,8,10,12)
  )

9.3 scale_x/y...(expand) 調整座標標預留空間

scale_y_...(expand=...) and scale_y_...(expand=...)

Vector of range expansion constants used to add some padding around the data, to ensure that they are placed some distance away from the axes.

p1+
  scale_y_discrete(
    limits=c(0,13),
    breaks=c(0,2,4,6,8,10,12),
    expand=expand_scale(mult=c(0,0.1)) # 調整座標標預留空間
  )

9.4 geom_histogram()

9.4.1 Usage

geom_histogram(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin",
  position = "stack", ..., binwidth = NULL, bins = NULL,
  na.rm = FALSE, show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)

透過binning把原本連續的x變數，間斷化成為以區間來分類的類別變數，每一個bin（即類別）的樣本個數（相對於其他bin）某種程度即代表了x變數的出象機率分佈狀況。

• bins (default: 30)：要將連續x資料range分成「多少個」等距的桶子(bins)。

  例如:

x<-c(0.1, 2.3, 1.1, 2.5)

若bins=2, 則每個bin的寛度是(2.5-0.1)/2； 第1個bin包含[0.1,1.3]，第2個bin包含(1.3,2.5]。而原本x為numeric, 透過binning會變成

xbinned <- c("[0.1,1.3]","(1.3,2.5]","[0.1,1.3]","(1.3,2.5")

• binwidth: 指定bin寬。例如上述的例子也可以透過binwidth=1.2達成

  • binwidth與bins兩者擇一來使用就好。

  • 若x為date class，則binwidth代表「天」數；若x為time class，則binwidth為「秒」數

diamonds$carat %>% range

## [1] 0.20 5.01

9.4.2 p3

升值率的次數分佈圖

exDataTWpost90s %>% 
  ggplot(aes(x=月升值率))+
  geom_histogram() -> p3
p3

9.4.3 p4

exDataTWpost90s %>% 
  ggplot(aes(x=月升值率))+
  geom_histogram(bins=50) -> p4
p4

bins數越多，分配會有什麼變化現象？

原則上「樣本越大」、「資料越集中」則bin數目越多。有不少決定bins或binwidth的公式，大致上大同小異。這裡我們使用grDevices::nclass.FD(), 依Freedman-Diaconis法則選bins數。

9.4.4 p5: Freedman-Diaconis法則選bins數

binsNumber<- grDevices::nclass.FD(exDataTWpost90s$月升值率)
exDataTWpost90s %>% 
  ggplot(aes(x=月升值率))+
  geom_histogram(bins=binsNumber) -> p5
p5

9.4.5 p6: aes::fill拆解每個月的貢獻

exDataTWpost90s %>% 
  ggplot(aes(x=月升值率))+
  geom_histogram(
    aes(fill=ordered(月份)),
    bins=binsNumber) -> p6
p6

請問你如何把圖改成1月在最底層，而12月在最上層。

9.5 geom_freqpoly()

9.5.1 Usage

geom_freqpoly(mapping = NULL, data = NULL, stat = "bin",
  position = "identity", ..., na.rm = FALSE, show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE)

若要比較不同的分配，用線圖較佳。

exData7 %>%
  filter(年份 %>% between(1990,2018)) %>%
  na.omit ->
  exData8

9.5.2 p7: 跨類比較

exData8 %>% filter(幣別=="新台幣NTD/USD") %>%
{grDevices::nclass.FD(.$月升值率)} -> binsNumber2

exData8 %>%
  ggplot(aes(x=月升值率))+
  geom_freqpoly(
    aes(color=幣別),
    bins=binsNumber2
  ) -> p7
p7

如何將月升值率限制在-0.15到0.15間？

p7+
  scale_x_continuous(
    limits = c(-0.15,0.15)
  )

9.5.3 p8: 透過aes::weight改成比例

exData8 %>% group_by(幣別) %>%
  mutate(權重=1/n()) %>%
  ungroup -> exData9

exData9 %>%
  ggplot(aes(x=月升值率))+
  geom_freqpoly(
    aes(color=幣別,weight=權重),
    bins=binsNumber2
  ) -> p8
p8

9.5.4 間斷變數與geom_freqpoly

間斷變數在做跨類分配比較時，有時用geom_freqpoly()比較能看出各中差異，然而它內定的stat="bin"必需改成間斷變數的stat="count"。

library(readr)
library(dplyr)
library(lubridate)
libraryData <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/tpemartin/github-data/master/libraryData.csv")
libraryData %>%
  mutate(
    月=month(借閱時間)
  ) %>% 
  select(
    月,讀者年級
  ) -> monthGrades

monthGrades %>%
  ggplot(aes(x=月))+
  geom_bar(aes(fill=as.factor(讀者年級),
               group=讀者年級),position="dodge")+
  scale_x_continuous(
    breaks=c(1:12)
  )

monthGrades %>%
  ggplot(aes(x=月))+
  geom_freqpoly(aes(color=as.factor(讀者年級)),stat="count")+
  scale_x_continuous(
    breaks=c(1:12)
  )

9.6 箱形圖：geom_boxplot()

Usage:

geom_boxplot(mapping = NULL, data = NULL, stat = "boxplot",
  position = "dodge2", ..., outlier.colour = NULL,
  outlier.color = NULL, outlier.fill = NULL, outlier.shape = 19,
  outlier.size = 1.5, outlier.stroke = 0.5, outlier.alpha = NULL,
  notch = FALSE, notchwidth = 0.5, varwidth = FALSE, na.rm = FALSE,
  show.legend = NA, inherit.aes = TRUE)

9.6.1 p9: 範例

不同年級的借閱數之分佈差異

libraryData %>%
  group_by(學號,讀者年級) %>%
  summarise(
    借閱次=n(),
    學院=first(學院)
  ) -> libraryEachGrade

libraryEachGrade %>% group_by(讀者年級) %>%
  mutate(權重=1/n()) -> libraryEachGrade

libraryEachGrade %>% group_by(讀者年級) %>%
  summarise(
    binsNumber=grDevices::nclass.FD(借閱次)
  )

## # A tibble: 4 x 2
##   讀者年級 binsNumber
##      <dbl>      <dbl>
## 1        1         45
## 2        2         58
## 3        3         46
## 4        4         50

libraryEachGrade %>%  
  ggplot(aes(x=借閱次))+
  geom_freqpoly(aes(color=as.factor(讀者年級),weight=權重),bins=50)

libraryEachGrade %>%
  ggplot(aes(x=as.factor(讀者年級)))+
  geom_boxplot(aes(y=借閱次))->p9; p9

9.6.2 p10: 設定y limits

p9+
  scale_y_continuous(limits=c(0,10)) -> p10; p10

9.6.3 p11: 不同學院

libraryEachGrade %>%
  ggplot(aes(x=as.factor(讀者年級)))+
  geom_boxplot(aes(y=借閱次,color=學院))-> p11; p11

9.7 多格圖面呈現：facet_grid() 與 facet_wrap()

libraryEachGrade %>%
  ggplot(aes(x=as.factor(讀者年級)))+
  geom_boxplot(aes(y=借閱次))+
  facet_grid(~學院)

libraryEachGrade %>%
  ggplot(aes(x=as.factor(讀者年級)))+
  geom_boxplot(aes(y=借閱次))+
  facet_wrap(~學院,nrow=2,ncol=3)+
  scale_y_continuous(limits=c(0,10))