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演習

スムージング

残りのレイヤー（統計、座標、ファセット）の練習として、前のコースで使った複数のデータセットを引き続き使っていきます。

mtcars データセットには、1974年の Motor Trends 誌に掲載された32台の自動車に関する情報が含まれています。小規模で直感的、かつ連続変数とカテゴリ変数（名義尺度・順序尺度の両方）が揃っています。

前のコースでは、点、棒、折れ線といった基本的なジオムの使い方を学びました。本コースの第1章では、特定のジオムに紐づく統計を探っていきます。たとえば、スムージングや回帰直線などです。

指示1 / 4

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  • 1
    • mtcars の構造を確認します。
    • mtcars を使って、mpg を wt に対してプロットした散布図を描きます。
  • 2

    プロットに滑らかなトレンド線を追加して更新します。既定の方法（LOESS モデルで曲線を当てはめます）を使ってください。

  • 3

    スムーズレイヤーを更新します。method を "lm" に設定して線形モデルを適用し、se を FALSE に設定して95%信頼区間（リボン）をオフにします。

  • 4

    同じプロットを、geom_smooth() の代わりに stat_smooth() を使って描き直します。