多数の分布を比較する
これまでに作成したファセット図を、新しく学んだテクニックで作り直してみましょう。新しいプロットで、関係性をよりつかみやすくできますか？
用意されたコードは前のレッスンと同じ可視化を作ります。個々のデータ点を描くジッタープロットではなく、密度を示すバイオリンプロットを使うようにコードを変更してください。前の演習と同様に、ボックスプロットの幅を縮めて、ほぼバイオリンプロットの内側に収まるようにします。最後に、バイオリンプロットのカーネル幅を視聴者に伝えるサブタイトルを忘れずに追加してください！
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
演習の手順
geom_jitter()をgeom_violin()に置き換えます。- バイオリンのジオメトリで
fill = 'steelblue'を設定し、カーネルの標準偏差を2.5にします。 geom_boxplot()のwidthを0.3に縮めます。- サブタイトルに
Gaussian kernel width: 2.5'を追加します。
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 %>%
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
)