Transformationen
Stark schiefe Verteilungen machen es schwer, aus einer Visualisierung etwas herauszulesen. Transformationen können helfen, die feinere Struktur sichtbar zu machen.
Hier konzentrierst du dich auf die Variable zur Bevölkerungszahl, die eine starke Rechtsschiefe zeigt, und transformierst sie mit der natürlichen Logarithmusfunktion (log() in R).
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Explorative Datenanalyse in R</Kurs>Übungsanweisungen
Verwende die Daten gap2007:
- Erstelle ein Dichte-Diagramm der Bevölkerungsvariable.
- Erzeuge mit
mutateeine neue Spalte namenslog_pop, die den natürlichen Logarithmus der Bevölkerungszahl enthält, und speichere sie zurück ingap2007. - Erstelle ein Dichte-Diagramm deiner transformierten Variable.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Create density plot of old variable
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
___
# Transform the skewed pop variable
gap2007 <- gap2007 %>%
mutate(___)
# Create density plot of new variable
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
___