Confrontare molte distribuzioni
Rivediamo il grafico con faceting che abbiamo creato prima, ma ora con le nostre nuove tecniche. Con i nuovi tipi di grafico riusciamo a capire meglio le relazioni?
Il codice fornito crea la stessa visualizzazione dell'ultima lezione. Modifica il codice per usare i violin plot per mostrare la densità al posto dei jitter plot che disegnano i singoli dati. Come nel precedente esercizio, riduci la larghezza del boxplot in modo che stia per lo più dentro i violin plot. Infine, non dimenticare di aggiungere un sottotitolo al grafico che indichi all'utente la larghezza dei kernel del tuo violin plot!
Questo esercizio fa parte del corso
Buone pratiche di visualizzazione in R
Istruzioni dell'esercizio
- Sostituisci
geom_jitter()congeom_violin(). - Imposta
fill = 'steelblue'e la deviazione standard del kernel a2.5per la geometria violin. - Riduci la
widthdigeom_boxplot()impostandola a0.3. - Aggiungi il sottotitolo
Gaussian kernel width: 2.5'.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
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
)