ヒストグラム

データセット loan_data はワークスペースに読み込まれています。前の演習では、CrossTable() 関数を使ってカテゴリ変数を探索しました。今回は、連続変数を調べて、外れ値や想定外のデータ構造がないかを確認したいと考えています。

そのために、hist() 関数を使って、顧客ごとのローン件数の分布を把握してみましょう。

この演習はコースの一部です

R で学ぶクレジットリスク・モデリング

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演習の手順

hist() を使って、引数を1つだけ指定し、loan_data$loan_amnt のヒストグラムを作成します。結果を hist_1 という新しいオブジェクトに代入してください。
ヒストグラムの階級（ビン）の情報を得るために、オブジェクト hist_1 と $breaks を組み合わせて確認します。ビンの位置は重要で、選び方が悪いとヒストグラムは誤解を招く可能性があります。
hist_1 のビン数を breaks 引数で 200 に変更します。さらに、xlab 引数で x 軸に "Loan amount"、main 引数でタイトルを "Histogram of the loan amount" と付けます。結果を hist_2 に保存してください。なぜピークはその位置に現れるのでしょうか？

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# Create histogram of loan_amnt: hist_1


# Print locations of the breaks in hist_1


# Change number of breaks and add labels: hist_2
hist_2 <- hist(loan_data$loan_amnt, breaks = ___, xlab = "___", 
               main = "___")

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