Rの基礎（４）：グラフ２

# サイコロ
dice = 1:6 

# 10回サイコロを振って総和を求める。
# 3つのモードを作る
## mode1（ランダム）、mode2（1が多く出る）、## mode3（偶数が多く出る）
roll.dice = function(m){
  s = 0
  if(m==1){
    s = sum(sample(dice,10,T))
  }
  if(m==2){
    s = sum(sample(dice,10,T,prob=c(0.5,0.1,0.1,0.1,0.1,0.1)))
  }
  if(m==3){
    s = sum(sample(dice,10,T,prob=c(0.01,0.3,0.01,0.3,0.01,0.3)))
  }
  s
}


# モード変数
mode0 = sample(1:3,1000,T)
mode0
#[1] 1 1 2 1 3 2 3 1 3 1 2 1 1 1 1 2 1 1 3 3 2 2 2 2 1 2 2 2 3 2
#[31] 2 2 1 1 1 2 2 1 1 1 3 3 1 3 3 1 3 3 1 2 1 2 1 1 1 3 1 3 3 3

# 総和変数
sum0 = vector("integer",1000)

for(i in 1:1000){
  sum0[i] = roll.dice(mode0[i])
}
#[1] 22 38 29 28 40 19 33 36 45 32 20 33 33 36 43 25 31
#[18] 30 42 38 26 21 23 18 33 22 30 15 35 23 23 23 47 31
sum0
# 奇数か偶数か
evenodd0 = sum0 %% 2
#[1] 0 0 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0
#[27] 0 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 0 0 0

# 回数
order0 = 1:1000

# 以上をデータフレーム化（1000 x 4）します。
dsample = data.frame(order=order0,sum=sum0,
                     evenodd=evenodd0,mode=mode0)

head(dsample)

#. order sum evenodd mode
#1     1  22       0    1
#2     2  38       0    1
#3     3  29       1    2
#4     4  28       0    1
#5     5  40       0    3
#6     6  19       1    2

# 授業の視認性を高めるため、
# 全てのグラフで以下を追加し、
# 軸の文字サイズを上げます
ex = theme(
  title = element_text(size = 30),
  legend.title = element_text(size = 30),
  axis.title.x = element_text(size = 30),
  axis.title.y = element_text(size = 30),
  axis.text.x = element_text(size = 30),
  axis.text.y = element_text(size = 30),
  legend.text = element_text(size=15)
)



# 折れ線グラフ・散布図

##　xを順番、yに総和をマッピング
gp = ggplot(dsample,aes(x=order,y=sum))
gp = gp + geom_line();gp+ex

## 散布図（xの範囲を最初の200とする）
gp = ggplot(dsample,aes(x=order,y=sum))
gp = gp + geom_point(size=10)
gp = gp + scale_x_continuous(limits=c(0,200));gp+ex

## 散布図（塗りにmodeをマッピング）
## shape=21：塗りのあるshapeを選ぶ
gp = ggplot(dsample,aes(x=order,y=sum,fill=mode))
gp = gp + geom_point(size=8,shape=21)
gp = gp + scale_x_continuous(limits=c(0,200));gp+ex
### modeが数値のため、判例はカラーバーとなっていることに注意

## modeをファクタとする
gp = ggplot(dsample,aes(x=order,y=sum,fill=factor(mode))) 
gp = gp + geom_point(size=8,shape=21)
gp = gp + scale_x_continuous(limits=c(0,200));gp+ex
### 凡例が離散表記となります。

## 範囲を全体として、凡例のタイトルを変更
gp = ggplot(dsample,aes(x=order,y=sum,fill=factor(mode)))
gp = gp + geom_point(size=6,shape=21)
gp = gp + scale_fill_discrete(
  name = "Mode",labels=c("Normal","Bias-1","Bias-246"));gp+ex
  

## 出現回数を比較します。
## ランダムにモード間を遷移するため、差はあまり無いはずです。
gp = ggplot(dsample,aes(x=factor(mode),fill=factor(mode)))
gp = gp + geom_bar()
gp = gp + scale_x_discrete(
  name="Mode",labels=c("Normal","Bias-1","Bias-246"))
gp = gp + scale_fill_discrete(guide=FALSE);gp+ex
### 凡例はX軸と同じなので消します（最後の行）


## 出現回数を奇数と偶数別に比較します。
## mode=3のとき、偶数の比率が格段に上がるはずです。
## position="fill"で100%積み上げグラフを指定します。
gp = ggplot(dsample,aes(x=factor(mode),fill=factor(evenodd)))
gp = gp + geom_bar(position = position_fill())
gp = gp + scale_x_discrete(
  name="Mode",labels=c("Normal","Bias-1","Bias-246"))
gp = gp + scale_fill_discrete(
  name="Characteristics",labels=c("Even","Odd"));gp+ex

## 横並び方式はこちら（position_dodge()）
gp = ggplot(dsample,aes(x=factor(mode),fill=factor(evenodd)))
gp = gp + geom_bar(position = position_dodge())
gp = gp + scale_x_discrete(
  name="Mode",labels=c("Normal","Bias-1","Bias-246"))
gp = gp + scale_fill_discrete(
  name="Characteristics",labels=c("Even","Odd"));gp+ex