二変量の関係を可視化する
変数をただプロットするだけでなく、2 つの変数の間に関係があるかどうかを調べたい場合は、散布図(scatterplot) を描くとよいです。これは、2 つの変数の値をそれぞれ 2 本の軸上にプロットしたグラフです。
点の並び方から相関の有無を見極めます。傾向があるかどうかを把握するために、通常は回帰直線を追加します。
- 回帰直線が「右上がり」の場合、A と B の間に正の線形関係があります(A が上がると B も上がる傾向)
- 回帰直線が「右下がり」の場合、A と B の間に負の線形関係があります
次の関数で散布図を描き、続いて回帰モデルを作成できます。
plot(x = A, y = B)
lm(B ~ A)
この演習では、ワークスペースに用意されている SP500(sp500)と Citigroup(citi)のリターン系列(2015 年 1 月から 2017 年 1 月)について、散布図と回帰直線を描画します。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ時系列データの可視化
演習の手順
- x 軸に
sp500、y 軸にcitiをとって散布図を描きます。 lm()とabline()を使って、sp500に対するcitiの回帰直線を追加します。- 回帰モデルを
abline()のreg引数として指定します。 - この直線の色を赤にし、太さをデフォルトの 2 倍にします。
- 回帰モデルを
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。
# Draw the scatterplot
# Draw a regression line