compile R online

Language: Layout:

regionName <- c('Белгородская область', 'Брянская область', 'Владимирская область', 'Воронежская область', 'Ивановская область', 'Калужская область', 'Костромская область', 'Курская область', 'Липецкая область', 'Московская область', 'Орловская область', 'Рязанская область', 'Смоленская область', 'Тамбовская область', 'Тверская область', 'Тульская область', 'Ярославская область', 'г.Москва', 'Республика Карелия', 'Республика Коми', 'Архангельская область (НАО)', 'Архангельская область (без НАО)', 'Вологодская область', 'Калининградская область', 'Ленинградская область', 'Мурманская область', 'Новгородская область', 'Псковская область', 'г.Санкт-Петербург', 'Республика Адыгея', 'Республика Калмыкия', 'Краснодарский край', 'Астраханская область', 'Волгоградская область', 'Ростовская область', 'Республика Дагестан', 'Республика Ингушетия', 'Кабардино-Балкарская Республика', 'Карачаево-Черкесская Республика', 'Республика Северная Осетия-Алания', 'Чеченская Республика', 'Ставропольский край', 'Республика Башкортостан', 'Республика Марий Эл', 'Республика Мордовия', 'Республика Татарстан', 'Удмуртская Республика', 'Чувашская Республика', 'Пермский край', 'Кировская область', 'Нижегородская область', 'Оренбургская область', 'Пензенская область', 'Самарская область', 'Саратовская область', 'Ульяновская область', 'Курганская область', 'Свердловская область', 'Тюменская область (ХМАО)', 'Тюменская область (ЯНАО)', 'Тюменская область (без ХМАО и ЯНАО)', 'Челябинская область', 'Республика Алтай', 'Республика Бурятия', 'Республика Тыва', 'Республика Хакасия', 'Алтайский край', 'Забайкальский край', 'Красноярский край', 'Иркутская область', 'Кемеровская область', 'Новосибирская область', 'Омская область', 'Томская область', 'Республика Саха (Якутия)', 'Камчатский край', 'Приморский край', 'Хабаровский край', 'Амурская область', 'Магаданская область', 'Сахалинская область', 'Еврейская АО', 'Чукотский АО')

perCapitaGRP <- c(369139.1, 178926.9, 216916.6, 260409.5, 150791.8, 291955, 217606, 243267.5, 271125.4, 359799.4, 212867.4, 243913.8, 232202.8, 219948.4, 219160.7, 227287.4, 283656.6, 965842.7, 276835.1, 559984.3, 4003353.8, 295132.1, 285522.7, 289235.4, 394189, 396348.8, 285079.1, 173354.5, 491449.5, 161676.7, 145318.3, 301436.1, 263511.9, 235290.2, 217297.9, 145351.7, 100910.7, 131866.1, 133175, 159050.5, 88462.4, 171295.6, 311655.9, 180416.2, 183147.9, 403941.9, 266799.4, 180757.3, 339015.3, 170894.3, 281779.2, 352588.8, 198482.9, 323983.9, 211476.6, 204827.5, 187361.2, 367331.1, 1753776.9, 2540488.6, 611786.1, 252109.8, 156828, 182653.8, 134193.8, 269016.3, 171556.2, 210277.3, 440993.8, 329142.7, 244064.2, 301955.7, 280274.8, 377203, 595830.2, 410861.2, 296267.8, 353241.1, 259460.1, 584729.7, 1369003.1, 220875, 927403.5)
perCapitaGRP <- round(perCapitaGRP / 1000, 2)

avgSalary <- c(22263.4, 19165.72, 20453.99, 22224.76, 18951.63, 25788.27, 19246.63, 21124.4, 21652.8, 35974.46, 19190.43, 21956.26, 20433.13, 19106.63, 23038.48, 23082.43, 22886.83, 56313.07, 27766.57, 37350.22, 62594.32, 30276.78, 24987.44, 25460.43, 29582.6, 40017.45, 23258.34, 19786.36, 37604.8, 19023.32, 17670.81, 24332.62, 22541.4, 21192.09, 21637.8, 17198.82, 21467.62, 18280.68, 17969.62, 19518.12, 21703.05, 20732.03, 22481.77, 18587.69, 18065.37, 26030.41, 21470.82, 19465.52, 24799.4, 19344.7, 23805.92, 21539.74, 20671.24, 23467.96, 20516.88, 19191.63, 19521.01, 28008.27, 54563.71, 69458.28, 31471.94, 25878.9, 20596.62, 26024.18, 25637.98, 27070.55, 18134.99, 27127.2, 31706.48, 29263.2, 25369.7, 25613.02, 24895.6, 30471.83, 46290.58, 48446.05, 29848.2, 33861.98, 29920.44, 57083.15, 48537.73, 27192.85, 70302.97)
avgSalary <- round(avgSalary / 1000, 2)

dfAll <- data.frame(regionName, perCapitaGRP, avgSalary)
names(dfAll) <- c('region', 'x', 'y')

plot(
    dfAll$x, dfAll$y, 
    type = 'p', pch = 20, 
    xlim = c(0.80 * min(dfAll$x), 1.1 * max(dfAll$x)), ylim = c(0.80 * min(dfAll$y), 1.1 * max(dfAll$y)),
    xlab = 'GRP per capita, thsd. RUB', ylab = 'Average Salary, thsd. RUB',
    main = 'All regions'
)
rect(0.90 * min(dfAll$x), 0.90 * min(dfAll$y), 999, 39, border = 'brown', lty = 2)

df <- subset(dfAll, (dfAll$x <= 1000 & dfAll$y <= 40))

pKomi <- subset(df, df$region == 'Республика Коми')

dfRest <- subset(dfAll, (dfAll$x > 1000 | dfAll$y > 40))

print('Выбросы по убыванию подушевого ВРП')
dfRest <- dfRest[order(-dfRest$x), ]
rownames(dfRest) <- as.character(c(1:nrow(dfRest)))
dfRest

print('Выбросы по убыванию средней зп')
dfRest <- dfRest[order(-dfRest$y), ]
rownames(dfRest) <- as.character(c(1:nrow(dfRest)))
dfRest

print('Регионы за исключением выбросов по убыванию подушевого ВРП (top-10)')
df <- df[order(-df$x), ]
rownames(df) <- as.character(c(1:nrow(df)))
print(subset(df, as.numeric(rownames(df)) <= 10))

print('Регионы за исключением выбросов по убыванию средней зп (top-10)')
df <- df[order(-df$y), ]
rownames(df) <- as.character(c(1:nrow(df)))
print(subset(df, as.numeric(rownames(df)) <= 10))

lmRes <- lm(y ~ x, df)

b <- coef(lmRes)[1]
k <- coef(lmRes)[2]

plot(
    df$x, df$y, 
    type = 'p', pch = 20, 
    xlim = c(0.80 * min(df$x), 1.1 * max(df$x)), ylim = c(0.80 * min(df$y), 1.1 * max(df$y)), 
    xlab = 'GRP per capita, thsd. RUB', ylab = 'Average Salary, thsd. RUB',
    main = 'With exception'
)

lines(df$x, k * df$x + b, type = 'l', col = 'brown')
lines(pKomi$x, pKomi$y, type = 'p', pch = 20, col = 'red')
text(pKomi$x + 22, pKomi$y, 'Komi', cex = 0.8)

[ + ] Show input
Absolute running time: 0.6 sec, cpu time: 0.38 sec, memory peak: 36 Mb, absolute service time: 0.63 sec