データ点を降らせよう

週の前半に見られる二峰性の高まりは魅力的に見えるかもしれませんが、ここで打ち切る前に、KDE が補間で何をしているのかを把握するため、密度の下に個々の点を描画してみましょう。

前の演習のコードに、まさにそれを行うための点ジオムを追加しました。ただし、このままだと見た目がいまひとつです。改善のためにいくつか手を入れます。

まず、点の alpha を少し下げて重なりを可視化します。次に、点の形状を geom_rug() 風の縦線（'|'）に切り替えます。

この段階でコードを実行すると、点が密度の形状に不格好に食い込むのが分かります。目盛り線を y 軸方向に少しだけ下へ「押しやる」必要があります。これには position 引数と補助関数 position_nudge() を使います。

この演習はコースの一部です

R による可視化ベストプラクティス

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演習の手順

点の alpha を 0.2 に下げて重なりを見やすくします。
スペース効率を高めるため、線の shape を '|' に変更します。
position = position_nudge(y = -0.05) を使って、点が密度形状と重ならないように下方向へずらします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

md_speeding %>% 
    mutate(day_of_week = factor(day_of_week, levels = c("Mon","Tues","Wed","Thu","Fri","Sat","Sun") )) %>% 
    ggplot(aes( x = percentage_over_limit, y = day_of_week)) + 
    geom_point(
        # make semi-transparent with alpha = 0.2
        # turn points to vertical lines with shape = '|'
        # nudge the points downward by 0.05
    ) +
    geom_density_ridges(bandwidth = 3.5, alpha = 0.7) +
    scale_x_continuous(limits = c(0,150), expand  = c(0,0)) +
    labs(subtitle = 'Guassian kernel SD = 3.5') +
    theme( axis.ticks.y = element_blank() )

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