概要

https://qiita.com/chezou/items/d090f26dcb31818d6964
にも同様の記事がありますが、Julia-1.0でirisデータのプロットや線形回帰など初歩的な処理をやってみます。

環境

Julia Version 1.0.0
Commit 5d4eaca0c9 (2018-08-08 20:58 UTC)
Platform Info:
  OS: Windows (x86_64-w64-mingw32)
  CPU: AMD E2-3000M APU with Radeon(tm) HD Graphics
  WORD_SIZE: 64
  LIBM: libopenlibm
  LLVM: libLLVM-6.0.0 (ORCJIT, generic)

使用パッケージは以下。

using RDatasets # irisデータ読み込み用
using Plots, StatPlots
using GLM # 線形回帰

データ取得

これだけ。

iris = dataset("datasets","iris");

DataFrame形式で読み込まれます。

プロット

プロットバックエンドはpyplotを使います。他のGRとかplotlyとかは、軸ラベルが表示されなかったりとか、まだちょっと使えない印象。

pyplot()

 Plots.PyPlotBackend()

エラーが出たときは、パッケージが足りてないので足します。PyCallとかLaTeXStringsとか。
PyCallはbuildしなおさないとだめみたい。

@df iris scatter(:PetalLength, :PetalWidth, group=:Species, legend=:bottomright, markerstrokecolor=:auto)
title!("iris petal plot")
xaxis!("PetalLength")
yaxis!("PetalWidth")

markerstrokecolor=:autoをつけることで、マーカーの縁が黒でなくfillカラーと同じになって見やすい。

線形回帰

GLMを使ってRみたいにモデル式を記入します。

lm1 = lm(@formula(PetalWidth ~ PetalLength), iris)

StatsModels.DataFrameRegressionModel{LinearModel{LmResp{Array{Float64,1}},DensePredChol{Float64,LinearAlgebra.Cholesky{Float64,Array{Float64,2}}}},Array{Float64,2}}

Formula: PetalWidth ~ 1 + PetalLength

Coefficients:
              Estimate  Std.Error  t value Pr(>|t|)
(Intercept)  -0.363076   0.039762 -9.13122   <1e-15
PetalLength   0.415755 0.00958244  43.3872   <1e-85

predictで回帰線プロット用のデータを作ります。

pre = predict(lm1)
plot!(iris[:PetalLength],pre,label="predict")

残念ながら予想範囲計算の:predintはまだ実装されてないようです。
ソースコードに

interval_type == :confint || error("only :confint is currently implemented") #:predint will be implemented

と書いてあります。

Gist

jupyter notebookをgistにあげておきます。
https://gist.github.com/Yoshinobu-Ishizaki/01bf9ce2ca11322a458d761f0ca824c5