R Graphics 낮은 수준의 그래프 함수 (3) 직선 연결, 추가 : lines(x, y), abline(a, b), abline(h=y), abline(v=x)

지난번 포스팅에서는 그래프에 추가적인 정보를 입력하는 낮은 수준의 그래프 함수(low level graphic functions) 중에서 (1) 제목, XY축 Label 추가하는 title(), (2) XY축의 형태를 변환하는 axis(side, ...)에 대해서 알아보았습니다.

이번 포스팅에서는 낮은 수준의 그래프 함수 두번째로 (3) 직선 연결, 추가 : lines(x, y), abline(a, b), abline(h=y), abline(v=x) 에 대해서 소개하겠습니다.

[ 낮은 수준의 그래프 함수 (Low level graphic function) ]

 

 

 

MASS 패키지에 들어있는 Cars93 데이터프레임의 Weight (차의 무게)와 MPG.highway (고속도로 연비) 두 개의 변수를 가지고 산포도를 그린 후에, lines() 함수로 선형 회귀식을 추가해보고, abline() 함수로 x축과 y축의 평균으로 수직선과 수평선을 추가하여 보겠습니다.

 

 

line()함수의 일반적인 사용법은 다음과 같습니다.

 

lines(x, y = NULL, type = "l", ...)

 

구분	기능 설명
x, y	x, y 좌표 벡터  (coordinate vectors of points to join)
type = "l"	선(line) 그래프라는 뜻임  (character indicating the type of plotting)
...	선 유형 (lty), 선 색깔 (col), 선 두께(lwd) 등의 그래프 모수 입력  (Further graphical parameters)

 

 

 

 

abline() 함수의 사용법은 다음과 같습니다.

 

abline(a = NULL, b = NULL, h = NULL, v = NULL, reg = NULL,        coef = NULL, untf = FALSE, ...)

구분	기능 설명
a, b	절편과 기울기, 단일 값  (the intercept and slope, single values)
h	y값을 지나는 수평인 직선  (the y-value(s) for horizontal line(s).)
v	x값을 지나는 수직인 직선  (the x-value(s) for vertical line(s).)
reg	회귀직선 추가  (an object with a coef method)
coef	절편과 기울기로 이루어진 벡터  (a vector of length two giving the intercept and slope)
untf	변환 안된 값을 쓸지를 묻는 옵션. 만약 y값을 로그변환한 경우 untf = TRUE 라고 설정하면 로그변환 전의 원래값 기준으로 좌표에 그래프가 그려짐  (logical asking whether to untransform. If untf is true, and one or both axes are log-transformed, then a curve is drawn corresponding to a line in original coordinates, otherwise a line is drawn in the transformed coordinate system. The h and v parameters always refer to original coordinates)

* 출처 : http://sites.stat.psu.edu/~dhunter/R/html/graphics/html/abline.html

 

 

 

먼저 lm() 함수를 사용해서 y = MPG.highway (고속도로 연비), x = Weight (차의 무게) 변수 간의 선형 회귀모형을 만들면 아래와 같습니다.

 

> ##------------------------------------ > ## adding lines to a plot > ##------------------------------------ > > # fitting regression model > library(MASS) # to use Cars93 dataframe > str(Cars93) 'data.frame': 93 obs. of 27 variables: $ Manufacturer : Factor w/ 32 levels "Acura","Audi",..: 1 1 2 2 3 4 4 4 4 5 ... $ Model : Factor w/ 93 levels "100","190E","240",..: 49 56 9 1 6 24 54 74 73 35 ... $ Type : Factor w/ 6 levels "Compact","Large",..: 4 3 1 3 3 3 2 2 3 2 ... $ Min.Price : num 12.9 29.2 25.9 30.8 23.7 14.2 19.9 22.6 26.3 33 ... $ Price : num 15.9 33.9 29.1 37.7 30 15.7 20.8 23.7 26.3 34.7 ... $ Max.Price : num 18.8 38.7 32.3 44.6 36.2 17.3 21.7 24.9 26.3 36.3 ... $ MPG.city : int 25 18 20 19 22 22 19 16 19 16 ... $ MPG.highway : int 31 25 26 26 30 31 28 25 27 25 ... $ AirBags : Factor w/ 3 levels "Driver & Passenger",..: 3 1 2 1 2 2 2 2 2 2 ... $ DriveTrain : Factor w/ 3 levels "4WD","Front",..: 2 2 2 2 3 2 2 3 2 2 ... $ Cylinders : Factor w/ 6 levels "3","4","5","6",..: 2 4 4 4 2 2 4 4 4 5 ... $ EngineSize : num 1.8 3.2 2.8 2.8 3.5 2.2 3.8 5.7 3.8 4.9 ... $ Horsepower : int 140 200 172 172 208 110 170 180 170 200 ... $ RPM : int 6300 5500 5500 5500 5700 5200 4800 4000 4800 4100 ... $ Rev.per.mile : int 2890 2335 2280 2535 2545 2565 1570 1320 1690 1510 ... $ Man.trans.avail : Factor w/ 2 levels "No","Yes": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Fuel.tank.capacity: num 13.2 18 16.9 21.1 21.1 16.4 18 23 18.8 18 ... $ Passengers : int 5 5 5 6 4 6 6 6 5 6 ... $ Length : int 177 195 180 193 186 189 200 216 198 206 ... $ Wheelbase : int 102 115 102 106 109 105 111 116 108 114 ... $ Width : int 68 71 67 70 69 69 74 78 73 73 ... $ Turn.circle : int 37 38 37 37 39 41 42 45 41 43 ... $ Rear.seat.room : num 26.5 30 28 31 27 28 30.5 30.5 26.5 35 ... $ Luggage.room : int 11 15 14 17 13 16 17 21 14 18 ... $ Weight : int 2705 3560 3375 3405 3640 2880 3470 4105 3495 3620 ... $ Origin : Factor w/ 2 levels "USA","non-USA": 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 ... $ Make : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ... > > # fitting regression model > fit_1 <- lm(MPG.highway ~ Weight, data = Cars93) > fit_1 Call: lm(formula = MPG.highway ~ Weight, data = Cars93) Coefficients: (Intercept) Weight 51.601365 -0.007327 > > names(fit_1) [1] "coefficients" "residuals" "effects" "rank" "fitted.values" "assign" [7] "qr" "df.residual" "xlevels" "call" "terms" "model"

 

 

 

다음으로, Weight (무게)와 MPG.highway (고속도로 연비)의 두 변수 산포도를 그리고, 위에서 만든 선형 회귀선을 추가해보겠습니다.

 

세가지 방법이 있는데요, (1) lines() 를 사용하는 방법, (2) abline(reg = ) (3) abline(a = coef[1], b = coef[2]) 를 사용하는 방법은 아래와 같습니다.  참고로, 그래프 모수(parameters)로서 색깔 지정은 col, 선 유형 지정은 lty, 선 두께 지정은 lwd 를 사용하면 됩니다.

 

> ## adding regression line to the current plot > # (1) lines() > with(Cars93, plot(MPG.highway ~ Weight)) # scatter plot of MPG.highway~Weight > lines(Cars93$Weight, fit_1$fitted.values, col = "blue") > title("adding regression line : lines()") >     > # (2) abline(reg = regression_model) > with(Cars93, plot(MPG.highway ~ Weight)) > abline(reg = fit_1, col = "red", lwd = 3) > title("adding regression line : abline(reg = )")         > # (3) abline(a = fit_1$coef[1], b = fit_1$coef[2]) > with(Cars93, plot(MPG.highway ~ Weight)) > abline(a = fit_1$coef[1], b = fit_1$coef[2], col = "black", lwd = 3) > title("adding regression line : abline(a = coef[1], b = coef[2])")     > fit_1$coef # coefficients of regression model (Intercept) Weight 51.601365429 -0.007327059 > fit_1$coef[1] # intercept (Intercept) 51.60137 > fit_1$coef[2] # slope Weight -0.007327059

 

 

 

이번에는 loess.smooth() 함수로 비모수 회귀곡선을 적합시키고, lines() 함수로 smoothed regression line을 현재 그래프에 추가해보는 방법을 소개하겠습니다.

 

> ## adding smoothed regression line to the current plot : lines(), loess.smooth() > # (1) fitting non-parametric regression model > fit_2 <- loess.smooth(x = Cars93$Weight, y = Cars93$MPG.highway) > names(fit_2) [1] "x" "y" > fit_2 $x [1] 1695.000 1744.184 1793.367 1842.551 1891.735 1940.918 1990.102 2039.286 2088.469 2137.653 2186.837 [12] 2236.020 2285.204 2334.388 2383.571 2432.755 2481.939 2531.122 2580.306 2629.490 2678.673 2727.857 [23] 2777.041 2826.224 2875.408 2924.592 2973.776 3022.959 3072.143 3121.327 3170.510 3219.694 3268.878 [34] 3318.061 3367.245 3416.429 3465.612 3514.796 3563.980 3613.163 3662.347 3711.531 3760.714 3809.898 [45] 3859.082 3908.265 3957.449 4006.633 4055.816 4105.000 $y [1] 39.05844 38.65762 38.25380 37.84773 37.44017 37.03186 36.62354 36.21598 35.80991 35.40608 35.00525 [12] 34.60816 34.21556 33.82819 33.44088 33.04477 32.64639 32.25277 31.87094 31.50659 31.12467 30.72543 [23] 30.33416 29.97614 29.67667 29.41625 29.13676 28.87440 28.64798 28.41000 28.15500 27.88244 27.59175 [34] 27.28236 26.95371 26.61829 26.29738 25.97022 25.64311 25.35443 25.08312 24.80615 24.50784 24.21370 [45] 23.92687 23.64517 23.36640 23.08837 22.80889 22.52576 > > # (2) scatter plot, adding smoothed regression line > with(Cars93, plot(MPG.highway ~ Weight)) > lines(fit_2$x, fit_2$y, col = "blue", lwd = 3) > title("adding smoothed regression line: lines(), loess.smooth()")

 

 

 

 

> ## drawing horizontal or vertical straight lines : abline() > with(Cars93, plot(MPG.highway ~ Weight)) > # (1) vertical line > abline(v = mean(Cars93$Weight), col = "black", lty = 3, lwd = 2) > > # (2) horizontal line > abline(h = mean(Cars93$MPG.highway), col = "blue", lty = 3, lwd = 2) > > title("drawing horizontal or vertical straight lines : abline()")

 

다음번 포스팅에서는 points() 함수로 점을 추가하는 방법을 소개하겠습니다.

 

많은 도움 되었기를 바랍니다.

 

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