Wizualizacja danych wyników SAT w Nowym Jorku

W poprzedniej lekcji, omawiając kwadraty łacińskie, przeprowadziliśmy numeryczną eksplorację danych (EDA), analizując średnie, wariancje i mediany wyników z matematyki w egzaminie SAT. Równie ważnym elementem EDA jest wizualizacja danych – często pomaga dostrzec wartości odstające i daje pogląd na rozkład zmiennych.

Biblioteka ggplot2 jest już wczytana, a zbiór danych nyc_scores jest dostępny. Utwórz i przeanalizuj wskazany wykres pudełkowy. Jak różnią się mediany w poszczególnych dzielnicach (Borough)? Ile jest wartości odstających i w których dzielnicach występują najczęściej?

To ćwiczenie jest częścią kursu

Projektowanie eksperymentów w R

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Utwórz wykres pudełkowy wyników z matematyki w egzaminie SAT z podziałem na dzielnicę (Borough).
Uruchom kod, aby dodać tytuł: "Average SAT Math Scores by Borough, NYC".
Zmień etykiety osi x i y na "Borough (NYC)" oraz "Average SAT Math Scores (2014-15)", używając odpowiednich argumentów funkcji labs().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# Create a boxplot of Math scores by Borough, with a title and x/y axis labels
ggplot(___) +
  ___ + 
  labs(title = "Average SAT Math Scores by Borough, NYC",
  	   ___,
  	   ___)

Edytuj i uruchom kod