ピーナッツアレルギーの原因と分析

ピーナッツアレルギーのデータフレームを読み込みます。以下のコードを使用します:

peanut_allergy <- data.frame(
    had_early_risk = c(
        rep("no", 530),
        rep("yes", 98)),
    regimen = c(
        rep("avoid", 36 + 227),
        rep("consume", 5 + 262),
        rep("avoid", 18 + 33),
        rep("consume", 5 + 42)),
    allergic = c(
        rep("yes", 36),
        rep("no", 227),
        rep("yes", 5),
        rep("no", 262),
        rep("yes", 18),
        rep("no", 33),
        rep("yes", 5),
        rep("no", 42)))

データの要約統計を取得します。以下のコードを使用して、ピーナッツアレルギーの早期リスク、規定、アレルギーの状態に関する要約統計を表示します:

summary(peanut_allergy$had_early_risk)
summary(peanut_allergy$regimen)
summary(peanut_allergy$allergic)

ピーナッツアレルギーの原因に関する視覚化を行います。以下のコードを使用して、各要因のカウントを棒グラフで表示します:

library(ggplot2)
ggplot(peanut_allergy, aes(x = had_early_risk)) +
  geom_bar() +
  xlab("Early Risk") +
  ylab("Count") +
  ggtitle("Distribution of Early Risk")
ggplot(peanut_allergy, aes(x = regimen)) +
  geom_bar() +
  xlab("Regimen") +
  ylab("Count") +
  ggtitle("Distribution of Regimen")
ggplot(peanut_allergy, aes(x = allergic)) +
  geom_bar() +
  xlab("Allergic") +
  ylab("Count") +
  ggtitle("Distribution of Allergic")

ピーナッツアレルギーと他の要因の関係を分析します。以下のコードを使用して、ピーナッツアレルギーと早期リスク、規定の関係を回帰分析で調べます:

lm_result <- lm(allergic ~ had_early_risk + regimen, data = peanut_allergy)
summary(lm_result)

これらの手順とコード例を使用して、ピーナッツアレルギーの原因とその他の要因の関係を分析することができます。