! cumsum()で累積和ベクトルを求める

監査対象となるとあるデータの母集団全体を眺めているときに、たとえば、すべての売上データを見ている際に、個々の売上取引がどのように分布しているかを見ることがあるが、それとは別の視点で、どの程度の件数が売上高全体のどの程度をカバーしているかを見たくなる。

パレート図のようなものだが、それを作ると、件数でどの程度カバーすれば、金額でどの程度カバーできるかという情報が、グラフによって感覚的に得られる。

 > x <- c(1:10)
 > x
  [1]  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10
 > cumsum(x)
  [1]  1  3  6 10 15 21 28 36 45 55
 > x <- c(10:1)
 > x
  [1] 10  9  8  7  6  5  4  3  2  1
 > cumsum(x)
  [1] 10 19 27 34 40 45 49 52 54 55
 > plot(cumsum(x))

:注意: summarise(cumN = cumsum( n()) )では処理してくれないし、エラーも出ない

 df %>% group_by(...) %>% summarise(N = n()) %>% mutate(cumN = cumsum(N))  #OK

 df %>% group_by(...) %>% summarise(N = n(), cumN = cumsum(n() )  #NG

!二系統（単独と累計）のグラフを複数描画する

 > data = tibble(Week = 1L:12L, apple = runif(12, 5L, 20L), banana = runif(12, 8L, 35L))
 > data %>% 
     pivot_longer(cols = c("apple",　"banana")) %>%
     group_by(name) %>% group_by(name) %>% 
     mutate(cum = cumsum(value)) %>%    #cumsumはgroup_byに応じて項目別に計算される
     ggplot() + 
        geom_bar(aes(x = Week, y = value, fill = name), stat = "identity", position = position_dodge(.7)) +   #position="dodge"でもよい
        geom_line(aes(x = Week, y = cum, color = name))


!参照

経験累積分布関数（ECDF）