이번 포스팅에서는 R Shiny를 사용하여 interactive하게 편하고 쉽게 두 연속형 변수 간 관계를 알아볼 수 있도록 

(1) 상관계수 (Correlation Coefficient)를 구하고, 

(2) 산점도 (Scatter Plot)을 그린 후, 

(3) 선형 회귀선 (Linear Regression Line) 을 겹쳐서 그려주는 

웹 애플리케이션을 만들어보겠습니다. 

 

 

R Shiny - Correlation Coefficient, Scatter Plot, Linear Regression Line

 

예제로 사용할 데이터는 MASS 패키지에 내장되어 있는 Cars93 데이터프레임으로서, Price, MPG.city, MPG.highway, EngineSize, Horsepower, RPM 의 6개 연속형 변수를 선별하였습니다. 

 

왼쪽 사이드바 패널에는 산점도의 X축, Y축에 해당하는 연속형 변수를 콤보박스로 선택할 수 있도록 하였으며, 상관계수와 선형회귀모형을 적합할 지 여부를 선택할 수 있는 체크박스도 추가하였습니다. 

 

오른쪽 본문의 메인 패널에는 두 연속형 변수에 대한 산점도 그래프에 선형 회귀선을 겹쳐서 그려서 보여주고, 상관계수와 선형회귀 적합 결과를 텍스트로 볼 수 있도록 화면을 구성하였습니다. 

 

library(shiny)

# Define UI for application that analyze correlation coefficients and regression

ui <- fluidPage(

   

   # Application title

   titlePanel("Correlation Coefficients and Regression"),

   

   # Select 2 Variables, X and Y 

   sidebarPanel(

     selectInput("var_x", 

                 label = "Select a Variable of X", 

                 choices = list("Price"="Price", 

                                "MPG.city"="MPG.city", 

                                "MPG.highway"="MPG.highway", 

                                "EngineSize"="EngineSize", 

                                "Horsepower"="Horsepower", 

                                "RPM"="RPM"), 

                 selected = "RPM"),

     

     selectInput("var_y", 

                 label = "Select a Variable of Y", 

                 choices = list("Price"="Price", 

                                "MPG.city"="MPG.city", 

                                "MPG.highway"="MPG.highway", 

                                "EngineSize"="EngineSize", 

                                "Horsepower"="Horsepower", 

                                "RPM"="RPM"), 

                 selected = "MPG.highway"), 

     

     checkboxInput(inputId = "corr_checked", 

                   label = strong("Correlation Coefficients"), 

                   value = TRUE), 

     

     checkboxInput(inputId = "reg_checked", 

                   label = strong("Simple Regression"), 

                   value = TRUE)

      ),

      # Show a plot of the generated distribution

      mainPanel(

        h4("Scatter Plot"), 

        plotOutput("scatterPlot"), 

        

        h4("Correlation Coefficent"), 

        verbatimTextOutput("corr_coef"), 

        

        h4("Simple Regression"), 

        verbatimTextOutput("reg_fit")

      )

   )

# Define server logic required to analyze correlation coefficients and regression

server <- function(input, output) {

  library(MASS)

  scatter <- Cars93[,c("Price", "MPG.city", "MPG.highway", "EngineSize", "Horsepower", "RPM")]

  

  # scatter plot

  output$scatterPlot <- renderPlot({

    var_name_x <- as.character(input$var_x)

    var_name_y <- as.character(input$var_y)

    

    plot(scatter[, input$var_x],

         scatter[, input$var_y],

         xlab = var_name_x,

         ylab = var_name_y,

         main = "Scatter Plot")

    

    # add linear regression line

    fit <- lm(scatter[, input$var_y] ~ scatter[, input$var_x])

    abline(fit)

    })

  

  # correlation coefficient

  output$corr_coef <- renderText({

    if(input$corr_checked){

      cor(scatter[, input$var_x], 

          scatter[, input$var_y])

      }

    })

  

  # simple regression

  output$reg_fit <- renderPrint({

    if(input$reg_checked){

      fit <- lm(scatter[, input$var_y] ~ scatter[, input$var_x])

      names(fit$coefficients) <- c("Intercept", input$var_x)

      summary(fit)$coefficients

    }

  })

}

# Run the application 

shinyApp(ui = ui, server = server)

 

많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

 

Posted by R Friend R_Friend