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가중치가 적용된 밀도 그래프

밀도 그래프의 부드러운 곡선을 통해 변수의 분포 모양도 살펴볼 수 있어요. 이번에는 성별로 패싯을 나눠, 밤에 잔 시간의 밀도 그래프를 만들어 보겠습니다. 히스토그램 막대의 높이가 개수를 나타내는 것과 달리, 밀도 곡선의 높이는 확률을 나타냅니다. 따라서 그래프를 만들기 전에 약간의 데이터 전처리가 필요해요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R로 하는 설문 데이터 분석

강의 보기

연습 안내

  • NHANESraw에서 SleepHrsNight 또는 Gender가 결측인 행을 제거하세요.
  • Gender로 그룹화한 뒤, WTMEC4YR/sum(WTMEC4YR)에 해당하는 열 WTMEC4YR_std를 추가하세요.
  • 전처리한 데이터를 바로 ggplot()으로 파이프하세요. 여기서 SleepHrsNight를 x에, WTMEC4YR_std를 가중치에 매핑합니다. bw = 0.6, fill = "gold"를 사용하는 밀도 layer를 포함하고, Gender로 패싯을 나누는 레이어를 추가하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Density plot of sleep faceted by gender
NHANESraw %>%
    ___(!is.na(___), !is.na(___)) %>%
    group_by(___) %>%
    mutate(WTMEC4YR_std = ___) %>%
    ggplot(mapping = aes(x = ___, weight = ___)) + 
        geom____(bw = 0.6,  fill = "gold") +
        labs(x = "Hours of Sleep") + 
        ____wrap(~___, labeller = "label_both")
코드 편집 및 실행