ヒストグラムからKDEへ

この演習では、"Heavy Duty Truck" に対して発行された違反切符のデータの一部を見ていきます。私たちはデータに強いトラック運転手だとして、道路に出るのが最も危険な時間帯を知りたいとします。なお、ここでのサンプルサイズは 32 観測だけです。

下には ggplot でデフォルトのヒストグラムを作るコードがあります。予想どおり、あまり良くありません。30 ビンですら埋めるにはデータが足りず、読みにくく、分布の把握が難しいです。幾何オブジェクトを geom_density() を使った KDE に切り替えましょう。最後に、可視化の透明性を高めるため、作図にサブタイトルを追加して、KDE に使用したビン幅を読者に伝えてください。

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

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演習の手順

ヒストグラムの幾何を密度プロット（geom_density()）に変更します。
既定のビン幅を 1.5 単位に変更します。
プロットに subtitle として "Gaussian kernel SD = 1.5" を追加し、カーネルのビン幅を読者に伝えます。

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。

# filter data to just heavy duty trucks
truck_speeding <- md_speeding %>% 
    filter(vehicle_type == "Heavy Duty Truck")
 
ggplot(truck_speeding, aes(x = hour_of_day)) +
    # switch to density with bin width of 1.5, keep fill 
    geom_histogram(fill = 'steelblue') +
    # add a subtitle stating binwidth
    labs(title = 'Citations by hour')

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