목차
1. 조선왕조 27명 왕의 수명 자료(교과서 p10 자료1)로 polygon함수를 이용하여 색이 들어간 수명 다각형 그래프를 작성하라.(6점) 교재 p26
2. 방송대학 교가의 워드클라우드를 작성하라.(6점) 교재 p187
3. Titanic 자료에서 선실의 등급(Class: 1st,2nd,3rd,Crew) 별 생존여부(Survived: No,Yes)의 교차표를 모자이크 플롯(mosaic plot)으로 시각화하여 보라.(6점) 교재 p84
4. 교과서 p150 예제 5-5를 이용하여 도시별 미세먼지농도를 행정지도 상에 도시명과 농도를 표시하는 지리적 데이터 시각화를 작성하라.(6점)교재 p150
5. 한스 로슬링의 Gapminder(www.gapminder.org)에 의한 국가별 GDP와 기대수명의 관계 버블그래프에서 한국의 예를 화면캡쳐하고 설명하라.(6점) 교재 p223
2. 방송대학 교가의 워드클라우드를 작성하라.(6점) 교재 p187
3. Titanic 자료에서 선실의 등급(Class: 1st,2nd,3rd,Crew) 별 생존여부(Survived: No,Yes)의 교차표를 모자이크 플롯(mosaic plot)으로 시각화하여 보라.(6점) 교재 p84
4. 교과서 p150 예제 5-5를 이용하여 도시별 미세먼지농도를 행정지도 상에 도시명과 농도를 표시하는 지리적 데이터 시각화를 작성하라.(6점)교재 p150
5. 한스 로슬링의 Gapminder(www.gapminder.org)에 의한 국가별 GDP와 기대수명의 관계 버블그래프에서 한국의 예를 화면캡쳐하고 설명하라.(6점) 교재 p223
본문내용
ame(cbind(pollution$x경도[i], pollution$y위도[i])),
+ proj4string = CRS(\"+proj=longlat\"))
+ plot(coords, col =\"red3\", pch = 20, cex = 1.5, add = TRUE)
+ }
> for (i in 1:dim(pollution)[1]) {
+ a<-c(pollution$x경도[i]-pollution$broadth[i],
+ pollution$x경도[i]+pollution$broadth[i],
+ pollution$x경도[i]+pollution$broadth[i],
+ pollution$x경도[i]-pollution$broadth[i])
+ b<-c(pollution$y위도[i]+pollution$space[i]-pollution$height[i]+spaceDif,
+ pollution$y위도[i]+pollution$space[i]-pollution$height[i]+spaceDif,
+ pollution$y위도[i]+pollution$space[i]+pollution$height[i]+spaceDif,
+ pollution$y위도[i]+pollution$space[i]+pollution$height[i]+spaceDif)
+ polygon(x=a,y=b, col=\"white\")
+ }
> library(stringr)
> cityLabels<-str_c(pollution$시도,pollution$미세먼지)
> cityCoord<-matrix(c(t(pollution$x경도),t(pollution$y위도+pollution$space+spaceDif)),
+ dim(pollution)[1])
> text(cityCoord, labels = cityLabels, cex=0.6, bg=\"white\")
> text(128,38.6, labels=\"도시별 미세먼지\", cex=2)
R 출력화면
※ RStudio 출력화면의 크기가 작은 관계로, R에서 다시 실행하여 보다 큰 출력화면은 아래와 같음
결과해석
동일한 방법으로 RStudio와 R에서 실행한 전국 주요 도시별 미세먼지 농도를 지리적 데이터로 시각화한 결과는 위와 같다. 미세먼지 농도는 울산(40), 여수(44), 제주(49) 순서로 낮게 나타나고 있고, 인천(71), 광주(65), 서울(64)의 순서로 높게 확인되고 있다.
5. 한스 로슬링의 Gapminder(www.gapminder.org)에 의한 국가별 GDP와 기대수명의 관계 버블그래프에서 한국의 예를 화면캡쳐하고 설명하라.(6점) 교재 p223
한국
1800년~2013년까지 한국의 GDP와 기대수명의 관계를 보면, GDP가 증가할수록 기대수명이 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 대부분의 다른 국가지역에서도 같은 양상을 보이고 있다.
한국, 일본, 중국, 미국 및 OECD 국가
1800년~2013년까지 한국 뿐만 아니라 일본, 중국, 미국 및 기타 OECD 국가들에서도 GDP가 증가할수록 기대수명이 증가하는 것으로 나타나고 있다.
+ proj4string = CRS(\"+proj=longlat\"))
+ plot(coords, col =\"red3\", pch = 20, cex = 1.5, add = TRUE)
+ }
> for (i in 1:dim(pollution)[1]) {
+ a<-c(pollution$x경도[i]-pollution$broadth[i],
+ pollution$x경도[i]+pollution$broadth[i],
+ pollution$x경도[i]+pollution$broadth[i],
+ pollution$x경도[i]-pollution$broadth[i])
+ b<-c(pollution$y위도[i]+pollution$space[i]-pollution$height[i]+spaceDif,
+ pollution$y위도[i]+pollution$space[i]-pollution$height[i]+spaceDif,
+ pollution$y위도[i]+pollution$space[i]+pollution$height[i]+spaceDif,
+ pollution$y위도[i]+pollution$space[i]+pollution$height[i]+spaceDif)
+ polygon(x=a,y=b, col=\"white\")
+ }
> library(stringr)
> cityLabels<-str_c(pollution$시도,pollution$미세먼지)
> cityCoord<-matrix(c(t(pollution$x경도),t(pollution$y위도+pollution$space+spaceDif)),
+ dim(pollution)[1])
> text(cityCoord, labels = cityLabels, cex=0.6, bg=\"white\")
> text(128,38.6, labels=\"도시별 미세먼지\", cex=2)
R 출력화면
※ RStudio 출력화면의 크기가 작은 관계로, R에서 다시 실행하여 보다 큰 출력화면은 아래와 같음
결과해석
동일한 방법으로 RStudio와 R에서 실행한 전국 주요 도시별 미세먼지 농도를 지리적 데이터로 시각화한 결과는 위와 같다. 미세먼지 농도는 울산(40), 여수(44), 제주(49) 순서로 낮게 나타나고 있고, 인천(71), 광주(65), 서울(64)의 순서로 높게 확인되고 있다.
5. 한스 로슬링의 Gapminder(www.gapminder.org)에 의한 국가별 GDP와 기대수명의 관계 버블그래프에서 한국의 예를 화면캡쳐하고 설명하라.(6점) 교재 p223
한국
1800년~2013년까지 한국의 GDP와 기대수명의 관계를 보면, GDP가 증가할수록 기대수명이 증가하는 것으로 나타났으며, 이는 대부분의 다른 국가지역에서도 같은 양상을 보이고 있다.
한국, 일본, 중국, 미국 및 OECD 국가
1800년~2013년까지 한국 뿐만 아니라 일본, 중국, 미국 및 기타 OECD 국가들에서도 GDP가 증가할수록 기대수명이 증가하는 것으로 나타나고 있다.
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