クリスマスも終わったというのに今回はチキンねたです。R言語のサンプルデータセットをABC順で開いてきて、Cの２番目が ChickWeight であったということ。チキンの生後日数とその体重のデータです。前回のCO2で使った多変量データをグラフにしてくれる coplot()関数が使えるみたい。今回もヤッツケでご乱心。
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今回のデータセットに関する解説のページは以下にあります。
Weight versus age of chicks on different diets
チキンの体重(グラム）と、生後日数、個体の番号と、餌の種類のデータです。データセットを処理してみるだけであれば、別にチキンだろうが、なんだろうが関係ないです。しかし、ついチキンについて調べてみたくなるのであります。大体どのくらいの重さまで育って、そしていつ食べられてしまうのか。。。
チキンについて
おお昔、ブロイラーの管理について調べていたご同僚が現場見学に行き、帰ってきてから話を聞いたことがあるのです。薄暗い囲い（明るいとケンカするとのことでした）の中でひたすら餌を食べて太らされるチキン達の話。今回改めて、どんなもんなんだか調べてみました。
約2.7kgで出荷される大型のもので約８週、約2.3kgの小型で約７週、そしてフライドチキン用は４０日前後だそうです。ほほーい。今回のサンプルデータセットは、２１日までのデータです。ですから体重的にはかなり軽いです。前半生？はこんな感じなのか？ビジネス的には餌と体重の増加率はきっとクリティカルなのだろうなと想像がつきます。ちと可哀そうに思いつつも、さっき唐揚げ食べてた私。
coplotを調べるのに参考にさせていただいたサイト
以下の R言語の解説ページ（日本語です）を参考にさせていただきました。
チキンつながりというわけではないのですが「農林水産研究情報総合センター」様が運営されているサイトの中のページです。Rは農林水産系で人気なの？
まずはデータのロードから
例によってまずはデータのロードと生データを眺めるところからです。
今回のデータセットも「遅延評価」なオブジェクトでした。既に前回見てきているのでビビリはしませんが。また、nfnGroupedDataなど分けの分からない項目が含まれているのですが、前回、デコレーション（ケーキの上のお飾りか？）だから単なる data.frame として扱って良いよ、と言われたので気にせず処理していきます。
前回同様、coplot()を使ってグラフ化して眺めてみます。まずは処理のサンプルとして書かれていた例そのまま。
上記のcoplotの引数ですが、先ほどの農林水産研究情報総合センター様のサイトの情報から、ようやく分かってきました。
weight(体重)を縦軸とTime(生後日数）を横軸とするグラフを Chick（鳥さんID番号毎）に描け
です。なおdata=でデータセットの変数を指定し、type=”b”で、データ点に点を打って間を線でつなぐ形式のグラフだと分かります。show.givenについては後で。グラフ化したものはこちら。
順調に体重が増えている鳥さんもいれば、全然増えてない奴もいる。そして途中でデータが消えているヤツは、もしかしてお亡くなりになった？このデータを見ていると生き物相手であることが痛感されますな。
しかし、上記では鳥さん毎の肥育記録でしかないので、餌との関係が分かりません。餌毎にプロットさせてみることにしました。こういうことに coplot()は向いているみたい。
上記のようにDiet（餌の種類番号という理解でいるのですが、それでいいんだよね）毎にグラフを描けと命令すれば、こんな感じ。
グラフは良いのだけれど、これでは何番の餌がどのグラフか分からないので、さらに変更を加えてみたcoplot()の設定がこちら。
> coplot(weight ~ Time | Diet, data = ChickWeight,,,4,type = "b", show.given = TRUE)
そして描いたグラフがこちら。
show.givenすると凡例みたいな感じで表示がでてきました。下から１、２，３，４番の餌ってことで良いのかな。
それにしても儚いものだな、チキンどもよ。