Transformacje
Silnie skośne rozkłady mogą znacznie utrudniać wyciąganie wniosków z wizualizacji. Transformacje pomagają ujawnić subtelniejszą strukturę danych.
Skupisz się tutaj na zmiennej opisującej populację, która wykazuje silną prawostronną skośność, i przekształcisz ją przy użyciu funkcji logarytmu naturalnego (log() w R).
To ćwiczenie jest częścią kursu
Eksploracyjna analiza danych w R
Instrukcje do ćwiczenia
Korzystając z danych gap2007:
- Utwórz wykres gęstości zmiennej opisującej populację.
- Za pomocą
mutate()dodaj nową kolumnę o nazwielog_pop, będącą logarytmem naturalnym populacji, i zapisz wynik z powrotem dogap2007. - Utwórz wykres gęstości przekształconej zmiennej.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Create density plot of old variable
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
___
# Transform the skewed pop variable
gap2007 <- gap2007 %>%
mutate(___)
# Create density plot of new variable
gap2007 %>%
ggplot(aes(x = ___)) +
___