Sissejuhatus

Maidu “Parem” Käsi haaras lapsena kaisukaru küll vasaku käega, kuid ema sõnad “vasak on paha, parem on parem” ei teinud tast ainult paremakäelist, vaid need jäid alatiseks meelde. Näiteks meeldib Maidule kinos istuda kõige parempoosel pingil ja valimistel hääletada kõige parempoolse poliitiku poolt. Aga kuidas Maidu teab, kes on kõige parempoolne poliitik?

Selles ülesanneteblokis vaatamegi, kas peakomponentanalüüsi abil on võimalik poliitikuid liigitada vasak- ja parempoolseteks ning milline on parlamendis valitsev kambavaim.

Andmestik

Tegeleme andmestikuga, mis kajastab Riigikogu 13. koosseisu hääletusi. Kui viienda kodutöö neljandas ülesandes tuli alla kraapida vaid äriseadustiku muutmise seaduse hääletuse tulemusi, siis käesolevalt on kasutada kõikide hääletuste tulemusi (välja on jäetud kohaloleku kontrolli ja muud mittesisukad hääletused). Täpsemalt on andmestikus tunnused:

• Nimi - saadiku nimi
• Fraktsioon - millisesse fraktsiooni kuulus saadik (kui saadik vahetas fraktsiooni, siis on näidatud kõige sagedasem fraktsioon, kuhu saadik Riigikogu XIII vältel kuulunud on)
• Otsus - saadiku otsus (Poolt, Vastu, Erapooletu, Ei hääletanud, Puudub)
• kpv - hääletuse kuupäev
• id - hääletuse id

Laadi alla andmestik Riigikogu_XIII.csv ja loe töökeskkonda.

Ülesanne 3.1 (2 punkt) - andmestiku mudimine

1. Muuda tunnus Otsus numbriliseks. Selleks kodeeri hääletused järgmiselt:

• Vastu tähista arvuga -1
• Poolt tähista arvuga 1
• Puudub, Erapooletu, Ei hääletanud tähista arvuga 0

Pane tähele, et väärtused oleksid numbrilised mitte sõned.

2. Jäta välja saadikud, keda esineb andmestikus alla 5 korra.

# Ülesanne 3.1
# sinu kood

Ülesanne 3.2 (3 punkti) - visualiseeri andmeid heatmapi abil

1. Sorteeri andmestiku read fraktsiooni põhjal ja visualiseeri neid heatmapi abil. Tõlgenda tulemusi.

Näpunäide:

• Selleks, et kasutada näiteks funktsiooni pheatmap, tuleb tekitada andmemaatriks, kus ridades on numbrilisele kujule viidud saadikute hääletused. Täpsemini veergudes on hääletused (id) ja ridades riigikogu liikmed. Puhtalt numbriliseks aitab muuta funktsioon as.matrix() aga enne peab kõik tekstilised tunnused välja jätma.

# Ülesanne 3.2a
# sinu kood

Tõlgendus: …

2. Visualiseeri andmestikku heatmapi abil, aga seekord klasterda read. Tõlgenda tulemusi.

# Ülesanne 3.2b
# sinu kood

Tõlgendus: …

3. Visualiseeri andmestikku heatmapi abil, aga seekord klasterda nii read kui veerud. Tõlgenda tulemusi.

# Ülesanne 3.2c
# sinu kood

Tõlgendus: …

Ülesanne 3.3 (1 punkt)

Riigikogu 2015. aasta valimised võitis Reformierakond ning koalitsioonilepe sõlmiti REF, IRL ja SDE vahel. 2016. aasta sügisel see koalitsioon purunes. Sellega lõppes Reformierakonna enam kui 17 aastat järjest valitsuses oleku ajajärk ning Eesti sai 11-aastase vahe järel mittereformierakondlasest peaministri. 23. novembril 2016 algas Jüri Ratase valitsus, kus koalitsiooni moodustasid KESK, IRL ja SDE.

Jaga sisseloetud andmestik data kaheks alamandmestikuks data1 ja data2. Esimene neist sisaldagu enne kuupäeva 2016-11-23 toimunud hääletusi. Andmestik data2 sisaldagu hääletusi alates kuupäevast 2016-11-23.

Näpunäide:

• Andmestikus olev tunnus kpv on hetkel sõnalisel kujul. Muuda see tunnus kuupäev-tüüpi tunnuseks, kasutades funktsiooni as.Date() ja parameetrit format = "%d.%m.%Y".

# Ülesanne 3.3
# sinu kood

Ülesanne 3.4 (3 punkti)

1. Tee PCA esialgsele andmestikule. Visualiseeri kahte esimest peakomponenti hajuvusdiagrammi abil, seejuures värvi punktid fraktsioonide alusel. Tõlgenda tulemusi.

Näpunäide:

• PCA tegemiseks on vaja kasutada laias formaadis andmestikku, kus iga saadik on eraldi real ja veergudes on toimunud hääletustele vastavad otsused.

# Ülesanne 3.4a
# sinu kood

Tõlgendus: …

2. Tee PCA nii andmestikule data1 kui ka data2. Mõlemal juhul visualiseeri kahte esimest peakomponenti hajuvusdiagrammi abil, seejuures värvi punktid fraktsioonide alusel. Tõlgenda tulemusi.

# Ülesanne 3.3b
# sinu kood

Tõlgendus: …

Ülesanne 3.5 (1 punkt)

1. Eelmises ülesandes rakendasid PCA-d andmestikule data2 ja visualiseerisid seda kasutades kahte esimest komponenti. Kas piisab ka ühest komponendist?

Vastus: …

2. Kuidas võiks tõlgendada esimest peakomponenti? Kas see näitab vasak- ja parempoolsust?

Vasakpoolsust iseloomustab püüd riigi kaudu teostada sotsiaalset ja majanduslikku võrdsustamist. Parempoolsust iseloomustab põhimõte, mille kohaselt iga ühiskonna liige on ise vastutav oma sotsiaalse ja majandusliku heaolu eest. Vikipeedia