#데이터 불러오기
travel <- read.csv("travel_2024.csv",header=T)
spending <- travel$spending
# 평균값, 중앙값, 최빈값 계산 함수
calculate_stats <- function(data) {
mean_value <- mean(data)
median_value <- median(data)
mode_value <- density(data)$x[which.max(density(data)$y)]
return(list(mean = mean_value, median = median_value, mode = mode_value))
}
# 통계량 계산
spending_stats <- calculate_stats(spending)
# 1. 대칭분포 그래프 그리기
hist(spending, breaks=30, col="grey", border="white", prob=TRUE,
main="대칭분포", xlab="값", ylab="밀도")
lines(density(spending), col="red") #확률 밀도 함수 그래프
abline(v=spending_stats$mean, col="blue", lwd=2, lty=2) #평균값
abline(v=spending_stats$median, col="green", lwd=2, lty=2) #중앙값
abline(v=spending_stats$mode, col="purple", lwd=2, lty=2) #최빈값