Kernel Density Estimation 은 이해할 수 없는 어려운 내용이지만, 히스토그램을 대체해서 부드럽게 보여주는 매우 편한 방법으로 간주하면 될 것 같다. 옵션은 여러가지가 있는 듯 하지만, 히스토그램과 비슷한 방법으로 봐야할 자료가 있다면 히스토그램의 매우 좋은 대안이 된다. R에서 사용하기도 매우 쉽다.
추가적으로 확인해보니 저 곡선을 이루는 x, y 좌표를 추출할 수 있다. 따라서, 최고점도 확인할 수 있음.
plot(density(B.matrix[,2]))
R에서 log-scale 을 그릴 때에 왠만하면 log=”y” 라고 하면 대부분 통한다.
이 때 주의해야할 것은 0은 log 값이 없으므로, 0이 포함되면 infinite 가 있으니 할 수 없다며 에러메세지를 뱉어내기 때문에 미리 값을 변경해두어야 한다.
위의 그래프에서는 0 이 없음에도 불구하고, 자꾸 infinite 값이 있어서 그릴 수 없다는 오류가 계속 나타나서 한참을 확인해 본 끝에 문제점을 찾았다.
boxplot(x, ylim=c(10, 300), log=”y”)
y축의 범위를 지정하는 ylim 에도 0이 포함되면서 오류가 나는 것이었다. 사소한 것도 확인해야 한다는 것을 배웠다.
Scatter plot 과 유사한 모습을 가지는 저 그래프의 이름이 Stripchart 인듯함.
저것을 구사하는 것도 알아두면 좋을 듯.
그림 figure 는 Gatza, M.L., et al., An integrated genomics approach identifies drivers of proliferation in luminal-subtype human breast cancer. Nat Genet, 2014. advance online publication.
엑셀의 AND 와 OR 과 같은 형식으로 사용한다.
비교 대상이 여러개가 있을 경우 all() 을 사용하여 비교를 해 주어야, 해당 항목에 포함된 모든 인자에 대하여 비교를 진행하고, 그 결과를 보여준다.
& 과 비슷하지만 &은 첫 번째 항목에만 비교를 진행하므로 구별해서 써야 함.