Varianten plotten
Die Vorbereitung ist erledigt; jetzt schauen wir uns stat_summary() an.
Univariate Zusammenfassungsstatistiken kombinieren Lage (Mittelwert oder Median) und Streuung (Standardabweichung oder Konfidenzintervall).
Diese Kennzahlen werden in stat_summary() berechnet, indem du eine Funktion an das Argument fun.data übergibst. mean_sdl() berechnet Vielfache der Standardabweichung und mean_cl_normal() berechnet das t-korrigierte 95-%-KI.
Argumente für die Datenfunktion übergibst du als Liste an das Argument fun.args von stat_summary().
Das Positionsobjekt posn_d und der Plot mit gestreuten Punkten p_wt_vs_fcyl_by_fam_jit sind verfügbar.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Fortgeschrittene Datenvisualisierung mit ggplot2</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
p_wt_vs_fcyl_by_fam_jit +
# Add a summary stat of std deviation limits
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