#04. 도수분포 [ 연속, 명목 ]

########################### 명목형 변수 도수분포표 만들기 ###########################

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Freq <- table(DF$bloodtype) #bloodType Count

ReleativeFrea <- prop.table(Freq)   # 상대 도수를 구하는 함수. prop.table

Freq2 <- table(DF$bloodtype,DF$sex)  # BloodType 을 SEX를 기준으로 나눈다. 즉 행에 블러드, 열에 성별.

ReleativeFrea2 <- round(prop.table(Freq2) * 100)

Table <- rbind(Freq,ReleativeFrea)

#addmargins(table,margin=1/2)  margin 합을 구하는 방법 1 -> 열의 합. 2 -> 행의 합. 생략하면 둘다.

Table <- addmargins(Table,1)

########################### 연속형 변수 도수분포표 만들기 ###########################

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Iris <- iris

names(Iris)

#4개의 구간으로 나누어 1구간~4구간의 이름으로 나눈다. Levels에 구간이 나온다.

SepalLength <- cut(Iris$Sepal.Length,breaks=4,lables=c("1구간","2구간","3구간","4구간"))

FreqSepalL <- table(SepalLength)  # (4.3,5.2] (5.2,6.1]   (6.1,7]   (7,7.9] 에서 ()는 포함 X, []는 포함.

FreqSepalL <- rbind(FreqSepalL,prop.table(FreqSepalL)) #상대도수 추가.

rownames(FreqSepalL)[2] <- "ReleativeReq"  

comsum <- cumsum(FreqSepalL[2,])  # 누적상대도수

FreqSepalL <- rbind(FreqSepalL,comsum) 

rownames(FreqSepalL) <- c("도수","상대도수","누적상대도수")

FreqSepalL

FreqSepalL <- addmargins(FreqSepalL)