Fareの分析、Fareは高いほうが生存確率は高い。www.crosshyou.infowww.crosshyou.info政府統計の総合窓口のデータや、OECDのデータを使って、Rの練習をしています。ときどき、読書記録も載せています。Fareの分析、Fareは高いほうが生存確率は高い。Unsplashwww.crosshyou.infoの続きです。今回は、Fareです。はじめにsummary()関数でNAの有無や最大値などを確認します。NAが一つありましたので、これを平均値の33.295にしてしまいます。Fareは運賃ですね。test別に分布状況をみてみます。同じような分布の感じですね。density()関数とplot()関数で密度関数グラフでも比べてみます。密度関数グラフも同じような形状ですね。t.test()関数でtrainとtestで平均値に違いがあるかどうかを検定します。0.2857と0.05よりも大きなp値です。trainとtestでFareの平均値に統計的に有意な違いは無いと言えます。続いてSuvivedとFareの関係を調べます。Fareの分布のヒストグラムが左に山の頂点があり、右の裾野が広がっている形状なので、対数変換した変数を作ってから、Survivedとの関係を調べます。Fareには最小値が0だったので、0.1を足してから対数変換した変数にします。して作成した変数をl_fareと名付けました。ヒストグラムを見てみます。l_fareのほうがFareよりも正規分布に近い分布形状ですね。Suvivedとの散布図を描きます。ggplot2でSexで色分けして、Pclassでパネルを分けて散布図にしてみました。Pclassが1の人たちは運賃が高く、女性は生存している人が多いことがわかりますね。lm()関数でSurvivedをl_fareで回帰分析してみます。年齢のときと同じように、3乗項まで含んでみます。l_fareが大きいほど、Survivedは大きくなりそうですね。グラフであらわしてみます。seq()関数で仮のl_fareの数値をl_fareの最小値から最大値まで0.1刻みで作り、pred()関数でモデルから予想されるSurvivedの値を取得してplot()関数でグラフにして、abline()関数で0.5の水準に水平線を引きました。この水平線より上だったら生存、下だったら死亡と考えてもいいと思います。l_fareが大きいほうが、つまり運賃が高いほうが生存確率は高いですね。次回はwww.crosshyou.infoです。始めから見るにはwww.crosshyou.infoです。人口と県内総生産額は対数変換したほうが正規分布に近づく。はてなブログPro主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思います。5引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。