स्प्रेड माप की गणना करें
आइए मज़बूत group_by() और summarize() सिंटैक्स को स्प्रेड के मापों तक बढ़ाएँ। अगर आपको यक़ीन नहीं है कि आप symmetric या skewed डिस्ट्रीब्यूशंस के साथ काम कर रहे हैं, तो variance या standard deviation जैसे सामान्य मापों के साथ-साथ IQR जैसे robust माप पर भी विचार करना अच्छा रहता है।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
R में Exploratory Data Analysis
अभ्यास निर्देश
आपने पिछले एक अभ्यास में जो gap2007 डेटासेट बनाया था, वह आपके वर्कस्पेस में उपलब्ध है।
gap2007में प्रत्येक continent के लिए, life expectancy कोsd(),IQR(), और देशों की संख्याn()का इस्तेमाल करके summarize कीजिए। यहाँ बनाए गए नए कॉलम्स को नाम देने की ज़रूरत नहीं है। आपकीsummarize()कॉल के अंदरn()फंक्शन कोई आर्ग्युमेंट नहीं लेता।- इन डिस्ट्रीब्यूशंस के स्प्रेड की ग्राफ़िकल तुलना करने के लिए, continent के आधार पर life expectancy के ओवरलेड density प्लॉट बनाइए।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Compute groupwise measures of spread
gap2007 %>%
group_by(___) %>%
summarize(___,
___,
___)
# Generate overlaid density plots
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___, fill = ___)) +
geom_density(alpha = 0.3)