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Visualiser les variations

La préparation est terminée ; passons maintenant à l’exploration de stat_summary().

Les statistiques récapitulatives combinent une mesure de position (moyenne ou médiane) et de dispersion (écart type ou intervalle de confiance).

Ces métriques sont calculées dans stat_summary() en transmettant une fonction à l’argument fun.data. mean_sdl() calcule des multiples de l’écart type et mean_cl_normal() calcule l’IC à 95 % corrigé par la loi de Student.

Les arguments de la fonction de calcul sont transmis à l’argument fun.args de stat_summary() sous forme de liste.

L’objet de position, posn_d, et le graphique avec points dispersés, p_wt_vs_fcyl_by_fam_jit, sont disponibles.

Cet exercice fait partie du cours

Visualisation de données intermédiaire avec ggplot2

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Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

p_wt_vs_fcyl_by_fam_jit +
  # Add a summary stat of std deviation limits
  ___
Modifier et exécuter le code