Histogramas
El conjunto de datos loan_data está cargado en tu espacio de trabajo. Antes exploraste variables categóricas usando la función CrossTable(). Ahora te gustaría explorar variables continuas para identificar posibles valores atípicos o estructuras de datos inesperadas.
Para hacerlo, probemos la función hist() para entender la distribución del número de préstamos para distintos clientes.
Este ejercicio forma parte del curso
Modelización del riesgo de crédito en R
Instrucciones del ejercicio
- Usa hist() para crear un histograma con un único argumento:
loan_data$loan_amnt. Asigna el resultado a un nuevo objeto llamadohist_1. - Usa
$breaksjunto con el objetohist_1para obtener más información sobre los puntos de corte del histograma. Conocer la ubicación de los cortes es importante porque, si están mal elegidos, el histograma puede llevar a conclusiones erróneas. - Cambia el número de cortes en
hist_1a 200 especificando el argumentobreaks. Además, nombra el eje x como"Loan amount"usando el argumentoxlaby titula el gráfico"Histogram of the loan amount"con el argumentomain. Guarda el resultado enhist_2. ¿Por qué se producen los picos donde se producen?
ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando este código de ejemplo.
# Create histogram of loan_amnt: hist_1
# Print locations of the breaks in hist_1
# Change number of breaks and add labels: hist_2
hist_2 <- hist(loan_data$loan_amnt, breaks = ___, xlab = "___",
main = "___")