--- title: "統計データ解析I" subtitle: "第5講 練習問題" date: "`r Sys.time()`" format: html: toc: true html-math-method: katex self-contained: true grid: margin-width: 350px execute: echo: true warning: false reference-location: margin citation-location: margin tbl-cap-location: margin fig-cap-location: margin editor: visual editor_options: chunk_output_type: console --- ## 準備 以下で利用する共通パッケージを読み込む. ```{r} library(conflicted) # 関数名の衝突を警告 conflicts_prefer( # 優先的に使う関数を指定 dplyr::filter(), dplyr::select(), dplyr::lag(), ) library(tidyverse) ``` ## 基本的なグラフの描画 ### 問題 東京都の気候データ `tokyo_weather.csv` を用いて以下の問に答えよ. - 6月の気温と湿度の折線グラフを描け. - 1年間の気温と湿度の折線グラフを描け. - 各月の平均気温と湿度の折線グラフを描け. ::: callout-note CSVファイルが作業ディレクトリの下のサブディレクトリ 'data' にあるとすれば, 以下のようして読み込むことができる. ```{r} #| eval: false tw_data <- read_csv(file = "data/tokyo_weather.csv") ``` ::: ## 散布図の描画 ### 問題 前回配布のデータ `jpdata1/3.csv` を用いて以下の問に答えよ. - 人口1000人あたりの婚姻・離婚数の散布図を描け. - 地方別に異なる点の形状を用いた散布図を描け. - それ以外にも様々な散布図を描画してみよう. ::: callout-note CSVファイルが作業ディレクトリの下のサブディレクトリ 'data' にあるとすれば, 以下のようして読み込むことができる. ```{r} #| eval: false jp_data <- read_csv(file = "data/jpdata1.csv") jp_area <- read_csv(file = "data/jpdata3.csv") ``` ::: ## いろいろなグラフの描画 ### 問題 東京都の新型コロナの動向データ `tokyo_covid19_2021.csv` を用いて以下の問に答えよ. - 陽性者数と陽性率の推移の折線グラフを描け. - 月ごとの総検査実施件数の推移の棒グラフを描け. - 曜日ごとの総検査実施件数の箱ひげ図を描け. ::: callout-note CSVファイルが作業ディレクトリの下のサブディレクトリ 'data' にあるとすれば, 以下のようして読み込むことができる. ```{r} #| eval: false tc_data <- read_csv(file="data/tokyo_covid19_2021.csv") ``` :::