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Visualiser de nouvelles prédictions

Vous avez désormais mis en forme les données : il est temps de créer le graphique des distributions de popularité prédites. Le data frame plot_posterior que vous venez de créer est déjà disponible dans l’environnement. Nous allons l’utiliser pour produire une visualisation qui communique les résultats de notre analyse.

Cet exercice fait partie du cours

Modélisation de régression bayésienne avec rstanarm

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Instructions

  • Créez un graphique ggplot avec predict sur l’axe des x
  • Fractionnez le graphique pour que chaque artist_name ait son propre tracé
  • Conservez toutes les facettes du graphique sur une seule colonne
  • Tracez une courbe de densité pour la popularité prédite

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create plot of 
ggplot(___, aes(x = ___)) +
	facet_wrap(~ ___, ___ = 1) +
	___()
Modifier et exécuter le code