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変数の確認

abaloneMod にいくつか新しい変数を追加したので、次の演習では要約統計量とグラフ可視化を使ってデータの品質を確認します。

また、dplyr::filter() 関数を使って、誤りや不合理な値を含むケース（abaloneMod の行）を filter() で除外します。たとえば、一部のアワビで height が 0 mm となっているものがありますが、これは入力ミスや測定誤差による誤りです。

abaloneMod データセットと dplyr、ggplot2 パッケージは読み込まれています。ケースをフィルタリングしたら、今後のレッスンでの分析に用いる最終的なケースのみを保持した修正版データセット abaloneKeep を新しく作成します。

この演習はコースの一部です

SAS ユーザーのための R

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演習の手順

  • アワビの高さについて要約統計量を取得します。
  • 高さが 0 より大きいケースだけを残し、新しいデータフレーム abaloneKeep に代入します。
  • abaloneKeep に残したアワビについて、高さのヒストグラムを作成します。これらはすべて 0 より大きいはずです。

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。

# Pull height from abaloneMod and run summary()
___ %>% 
  ___ %>%
  ___

# Keep cases with height > 0 assign to abaloneKeep
___ <- ___ %>%
  ___

# Make histogram of updated heights in abaloneKeep
ggplot(___) +
  ___
コードを編集して実行