こんな人におすすめ
- データに対して、適切なグラフがどれかわからない
- グラフの配色にいつも苦労する
- 自由度と再現性の高いグラフを描きたい
- Rでのデータ解析を勉強したい
記述統計学を効率的に学ぶ。
本書は記述統計の可視化に特化した書籍です。検定を学びたい人には金芳堂の統計学関連書籍より必要な書籍お選びください。
研究でよく使う形式のデータを提供しています。
データの整形、クリーニングをtidyverseで、基本の作図をggplot2で解説。一貫性のある方法で、再現性のある作図をわかりやすく解説。
多くのRの可視化本で含まれている基本的な図から発展的なグラフにも対応
読みやすく美しいだけでなく、さらに色覚多型にも対応した作図方法も
webサイト特典の利用には書籍(「はじめに」iii頁)に記載されたIDとパスワードが必要になります
1.RとRStudioの基本
2.データの前処理
3.ggplot2の基本
4.データの種類について
本書で使用するsample.csvについて
本書で使用するパッケージのインストールについて
1.横並び棒グラフ(Grouped bar chart)
2.積み上げ棒グラフ(Stacked bar chart)
1.ベン図(Venn diagram)
2.サンキー図(Sankey diagram)
1.ツリーマップ(Treemap)
1.箱ひげ図(Box-whisker plot)
2.ヒストグラム(Histogram)
3.密度プロット(Density plot)
1.散布図(Scatter plot)
2.折れ線グラフ(Line graph/Line chart)
3.面グラフ(Area chart)
1.バブルプロット(Bubble plot)
2.ヒートマップ(Heatmap)
3.レーダーチャート(Radar chart/Spider web)
1.基本マップ(Background map)
2.コロプレスマップ(Choropleth map)
3.カルトグラム(Cartogram/Value-area map/Anamorphic map)
4.バブルマップ(Bubble map)
1.色のもつ意味とその役割
2.Rで使用できるカラーパレット
グラフ描画の基本
Rでインタラクティブ・グラフを描く
日本語を使用したグラフを描く
Rでデータの不確実性を描く
地理空間データについて気をつけること
初めてRで地理データを活用したグラフを書きました
1 練習データでグラフを描いてみよう!
2 練習データでグラフを描いてみよう!
3 練習データでグラフを描いてみよう!
4 練習データでカラーグラフを描いてみよう!
参考文献
本書を進める上で参考になる図書
Appendix:Trainingの解答
索引
あとがき
著者紹介
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