Visualisation des données des résultats SAT à NYC

Dans la leçon précédente, en parlant des carrés latins, nous avons fait une EDA numérique en examinant les moyennes, les variances et les médianes des résultats en mathématiques au SAT. Un autre volet essentiel de l'EDA est la visualisation des données, qui aide souvent à repérer les valeurs aberrantes et fournit une représentation visuelle de la distribution de vos variables.

ggplot2 a été chargé pour vous et l'ensemble de données nyc_scores est disponible. Créez et examinez le diagramme à moustaches demandé. Comment les médianes diffèrent-elles selon l'arrondissement (Borough) ? Combien de valeurs aberrantes observe-t-on et où se trouvent-elles surtout ?

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Plan d'expériences avec R

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Instructions de l’exercice

Créez un diagramme à moustaches des résultats en mathématiques au SAT selon Borough.
Exécutez le code pour inclure le titre : "Average SAT Math Scores by Borough, NYC".
Modifiez les étiquettes des axes x et y pour qu'elles affichent respectivement "Borough (NYC)" et "Average SAT Math Scores (2014-15)", en utilisant les bons arguments de labs().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Create a boxplot of Math scores by Borough, with a title and x/y axis labels
ggplot(___) +
  ___ + 
  labs(title = "Average SAT Math Scores by Borough, NYC",
  	   ___,
  	   ___)

Modifier et exécuter le code