새 예측값 시각화
이제 데이터를 형식에 맞게 준비했으니, 예측된 인기 분포의 플롯을 만들어 볼 차례예요. 방금 생성한 plot_posterior 데이터 프레임은 이미 환경에 로드되어 있습니다. 이 데이터 프레임을 사용해 분석 결과를 전달할 수 있는 시각화를 만들어 보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
rstanarm으로 배우는 Bayesian 회귀 모델링
연습 안내
- x축에
predict를 두고 ggplot 그래픽을 만드세요 - 각
artist_name이 자신의 플롯을 갖도록 래핑하세요 - 플롯의 모든 패싯을 한 열에 배치하세요
- 예측된 인기의 밀도 곡선을 그리세요
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Create plot of
ggplot(___, aes(x = ___)) +
facet_wrap(~ ___, ___ = 1) +
___()