Encore des barres

Avec le dernier graphique, 40 classes donnent l’impression d’une distribution asymétrique mais unimodale. Rappelez-vous la règle empirique du diaporama : si vous avez plus de 150 points de données, vous devriez généralement passer directement à 100 classes. Faisons cela ici.

Modifiez le graphique pour avoir 100 classes au lieu de 40, et changez aussi la couleur des barres en 'steelblue' — c’est une bonne couleur, et parfois cela compte.

Remarquez-vous quelque chose autour de 30 % maintenant ? Si vous voulez mieux comprendre ce qui pourrait se passer, essayez de filtrer les données sur le pourcentage au-dessus de la limite de vitesse égal à 30.

md_speeding %>% filter(percentage_over_limit == 30)

Vous voyez quelque chose de surprenant pour une valeur censée être continue ?

Cet exercice fait partie du cours

Bonnes pratiques de visualisation avec R

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Instructions

Passez le nombre de classes à 100
Définissez le fill des barres à 'steelblue'

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

ggplot(md_speeding) +
    geom_histogram(
        aes(x = percentage_over_limit),
        bins = 40 ,         # switch to 100 bins
        ___                 # set the fill of the bars to 'steelblue'
        alpha = 0.8 )

Modifier et exécuter le code