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Die gapminder-Ansicht anpassen

Lass uns einige dieser Funktionen an unserem nach Ländern facettierten Plot der Lebenserwartung über die Zeit ausprobieren. Beachte, dass wir wieder nur mit den beiden Ländern aus Ozeanien arbeiten.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Big Data mit Trelliscope in R visualisieren</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Füge eine geom_smooth()-Ebene hinzu, um mit der Methode "lm" ein lineares Modell anzupassen.
  • Setze die Skalen auf "sliced".
  • Wenn die Ebene mit dem linearen Modell im Plot ist, gib an, dass für diese Ansicht automatische Cognostics berechnet werden sollen, und untersuche, welche neuen Cognostics diese Ebene zur Ansicht hinzufügt.

Interaktive praktische Übung

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

library(trelliscopejs)
library(ggplot2)

# Create the plot
ggplot(gapminder, aes(year, lifeExp)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(method = ___, se = FALSE) +
  facet_trelliscope(~ country + continent,
    name = "lifeExp_by_country",
    desc = "Life expectancy vs. year for 142 countries.",
    nrow = 1, ncol = 2,
    # Set the scales
    scales = ___,
    # Specify automatic cognistics
    auto_cog = ___)
Code bearbeiten und ausführen