Membandingkan banyak distribusi

Mari kita tinjau kembali plot berfased yang telah kita buat sebelumnya, tetapi sekarang dengan teknik baru yang lebih andal. Dapatkah kita memahami hubungan dengan lebih baik menggunakan jenis plot baru ini?

Kode yang disediakan membuat visualisasi yang sama seperti yang Anda lakukan pada pelajaran sebelumnya. Ubah kodenya untuk menggunakan violin plot guna menampilkan kerapatan alih-alih jitter plot untuk menggambar data individual. Seperti pada latihan sebelumnya, perkecil lebar boxplot agar sebagian besar berada di dalam violin plot. Terakhir, jangan lupa menambahkan subtitel pada plot yang memberi tahu pemirsa lebar kernel violin plot Anda!

Latihan ini adalah bagian dari kursus

Praktik Terbaik Visualisasi di R

Lihat Kursus

Petunjuk latihan

Ganti geom_jitter() dengan geom_violin().
Atur fill = 'steelblue' dan deviasi standar kernel sebesar 2.5 untuk geometri violin.
Perkecil width di geom_boxplot() dengan mengaturnya menjadi 0.3.
Tambahkan subtitel Gaussian kernel width: 2.5'.

Latihan interaktif praktis

Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.

md_speeding %>% 
    ggplot(aes(x = gender, y = speed)) + 
    # replace with violin plot with kernel width of 2.5, change color argument to fill 
    geom_jitter(alpha = 0.3, color = 'steelblue') +
    # reduce width to 0.3
    geom_boxplot(alpha = 0) +
    facet_wrap(~vehicle_color) +
    labs(
        title = 'Speed of different car colors, separated by gender of driver'
        # add a subtitle w/ kernel width

    )

Edit dan Jalankan Kode