Hajuvusdiagrammid
Andmed 2jarve.csv
andmed=read.csv("2jarve.csv")
pairs(andmed[,4:8])
Kõikide pidevate arvtunnuste jaoks paarikaupa hajuvusdiagrammid. Täheldame seoseid näiteks PH ja N ja P vahel, P ja CHL vahel.
Mõnel graafikul on näha, et andmed paiknevad kahes grupis, ehk siis andmeid mõjutab oluline faktor. Juba faili nimi viitab sellele, et tegu on kahe järve andmetega. Seoste leidmiseks kahe näitaja vahel peaksime sellega arvestama.
andmed=read.csv("2jarve.csv")
pairs(andmed[,4:8])
Kõikide pidevate arvtunnuste jaoks paarikaupa hajuvusdiagrammid. Täheldame seoseid näiteks PH ja N ja P vahel, P ja CHL vahel.
Mõnel graafikul on näha, et andmed paiknevad kahes grupis, ehk siis andmeid mõjutab oluline faktor. Juba faili nimi viitab sellele, et tegu on kahe järve andmetega. Seoste leidmiseks kahe näitaja vahel peaksime sellega arvestama.
Võtamegi ainult ühe järve andmed. Uurime 2 pidevat tunnust. Teeme teljekirjad korrektsemaks.
pH suurenedes läbipaistvus väheneb, x-ja y-telje väärtused, pealkirja ja telgede kirjad anname ette.
Otepaa=subset(andmed,NR==1078)
attach(Otepaa)
plot(PH,LP,main="Otepää Pikajärv",ylab="Labipaistvus, m",xlab="pH",ylim=c(0,1.2),xlim=c(8,9.3))
Läbipaistvuse langustrend on kõige ilmsem pH väärtusvahemikus 8.3 ja 8.9
pH suurenedes läbipaistvus väheneb, x-ja y-telje väärtused, pealkirja ja telgede kirjad anname ette.
Otepaa=subset(andmed,NR==1078)
attach(Otepaa)
plot(PH,LP,main="Otepää Pikajärv",ylab="Labipaistvus, m",xlab="pH",ylim=c(0,1.2),xlim=c(8,9.3))
Läbipaistvuse langustrend on kõige ilmsem pH väärtusvahemikus 8.3 ja 8.9
Trendijoon juurde
Tellime regressioonsirge punktidele peale, hajuvusdiagrammil muudame punktide tähistusi (mullid asendatud tärnidega.
Kuidas graafikuid ilusamaks teha, vaata
http://www.statmethods.net/advgraphs/parameters.html
või telli info R käsuga ?par
plot(PH,LP,main="Otepää Pikajärv",ylab="Labipaistvus, m",xlab="pH", ylim=c(0,1.2), xlim=c(8,9.3), pch="*")
Trendijoone tellimine
abline(lm(LP~PH))
