Boxplots und Dichteplots

Der Verbrauch eines Autos hängt oft mit der Größe seines Motors zusammen (gemessen an der Anzahl der Zylinder). Um die Beziehung zwischen diesen beiden Variablen zu untersuchen, könntest du bei Histogrammen bleiben, aber in dieser Übung probierst du zwei Alternativen aus: den Boxplot und den Dichteplot.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Explorative Datenanalyse in R</Kurs>

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Übungsanweisungen

Ein kurzer Blick auf unique(cars$ncyl) zeigt, dass es mehr mögliche Ausprägungen von ncyl gibt, als du vielleicht denkst. Beschränke dich hier auf die am häufigsten vorkommenden Ausprägungen.

Filtere cars so, dass nur Autos mit 4, 6 oder 8 Zylindern enthalten sind, und speichere das Ergebnis als common_cyl. Der Operator %in% kann hier nützlich sein.
Erstelle nebeneinanderstehende Boxplots von city_mpg, aufgeteilt nach ncyl.
Erstelle überlagerte Dichteplots von city_mpg, eingefärbt nach ncyl.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Filter cars with 4, 6, 8 cylinders
common_cyl <- filter(___, ___)

# Create box plots of city mpg by ncyl
ggplot(___, aes(x = as.factor(___), y = ___)) +
  geom_boxplot()

# Create overlaid density plots for same data
ggplot(common_cyl, aes(x = ___, fill = as.factor(___))) +
  geom_density(alpha = .3)

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