Courbes de tendance par défaut

ggplot2 offre de puissants outils pour visualiser vos données et « voir » ce qui se passe. Cependant, il faut parfois transformer les données pour obtenir exactement ce dont nous avons besoin. Dans cet exercice, vous allez observer si la durée des trajets domicile-travail influence la probabilité de prendre le bus. Pour cela, vous rendrez les points non superposés (avec un jitter) grâce à geom_jitter() et vous ajouterez une courbe de tendance lissée avec geom_smooth().

Cet exercice fait partie du cours

Modèles Linéaires Généralisés (GLM) en R

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Instructions

En utilisant le data.frame bus, tracez MilesOneWay en abscisse et Bus2 en ordonnée.
Appliquez un jitter avec une largeur de 0 et une hauteur de 0.05.
Nommez les axes du graphique. Utilisez "Probability of riding the bus" pour l’axe des ordonnées et "One-way commute trip (in miles)" pour l’axe des abscisses.
Enregistrez ce graphique sous le nom gg_jitter, puis ajoutez geom_smooth().

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Create a jittered plot of MilesOneWay vs Bus2 using the bus dataset
gg_jitter <- ggplot(data = ___, aes(x = ___, y = ___)) + 
	geom_jitter(width = ___, height = ___) +
	ylab(___) +
	xlab(___)

# Add a geom_smooth() to your plot
gg_jitter + ___

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