Standard-Trendlinien

ggplot2 bietet leistungsstarke Werkzeuge, um Daten zu visualisieren und „zu sehen“, was passiert. Manchmal müssen wir die Daten jedoch etwas aufbereiten, um das zu erhalten, was wir brauchen. In dieser Übung schaust du dir an, ob die Länge des Arbeitswegs die Wahrscheinlichkeit beeinflusst, mit dem Bus zu fahren. Du machst das, indem du die Punkte mithilfe von geom_jitter() leicht versetzt (damit sie sich nicht überlappen) und mit geom_smooth() eine geglättete Trendlinie hinzufügst.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Generalisierte lineare Modelle in R

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Anleitung zur Übung

Verwende den Data Frame bus und zeichne MilesOneWay auf der x-Achse und Bus2 auf der y-Achse.
Jittere die Breite der Daten um 0 und die Höhe um 0.05.
Beschrifte die Achsen im Plot. Verwende auf der y-Achse "Probability of riding the bus" und auf der x-Achse "One-way commute trip (in miles)".
Speichere diesen Plot als gg_jitter und füge anschließend geom_smooth() hinzu.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Create a jittered plot of MilesOneWay vs Bus2 using the bus dataset
gg_jitter <- ggplot(data = ___, aes(x = ___, y = ___)) + 
	geom_jitter(width = ___, height = ___) +
	ylab(___) +
	xlab(___)

# Add a geom_smooth() to your plot
gg_jitter + ___

Code bearbeiten und ausführen