Wizualizacja wielu zmiennych
Gdy zaczynasz uwzględniać coraz więcej zmiennych, pokazanie ich wszystkich naraz staje się coraz trudniejsze. Oprócz osi x i y, które służą do przedstawiania dwóch zmiennych liczbowych, możesz użyć koloru dla trzeciej zmiennej liczbowej, a do zmiennych kategorycznych – podziału na panele (faceting). To mniej więcej granica, za którą wykresy stają się zbyt trudne do interpretacji. Istnieją co prawda specjalistyczne typy wykresów, takie jak mapy ciepła korelacji czy wykresy współrzędnych równoległych, które obsługują więcej zmiennych – jednak dostarczają znacznie mniej informacji o każdej z nich i nie sprawdzają się dobrze przy wizualizacji prognoz modelu.
W tym ćwiczeniu wykorzystasz możliwości wykresu punktowego do granic, przedstawiając jednocześnie cenę domu, odległość od stacji MRT, liczbę pobliskich sklepów convenience oraz wiek budynku.
Zbiór danych taiwan_real_estate jest dostępny; biblioteka ggplot2 jest załadowana.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Regresja średnio zaawansowana w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Korzystając ze zbioru danych
taiwan_real_estate, narysuj wykres punktowyn_conveniencewzględem pierwiastka kwadratowego zdist_to_mrt_m, kolorując punkty wedługprice_twd_msq. - Użyj ciągłej skali kolorów viridis plasma.
- Podziel wykres na panele według zmiennej
house_age_years.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Using taiwan_real_estate, no. of conv. stores vs. sqrt of dist. to MRT, colored by plot house price
___ +
# Make it a scatter plot
___ +
# Use the continuous viridis plasma color scale
___ +
# Facet, wrapped by house age
___