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Dados nabular e preenchimento por ausência

Estatísticas resumidas são úteis de calcular, mas, como dizem, uma imagem vale mais que mil palavras.

Neste exercício, vamos explorar como você pode usar dados nabular para investigar a variação em uma variável conforme a ausência de outra.

Vamos usar o conjunto de dados oceanbuoys do naniar.

Este exercicio faz parte do curso

Lidando com dados ausentes em R

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Instruções do exercicio

  • Primeiro, explore a estrutura de ausências de oceanbuoys usando vis_miss().
  • Explore a distribuição do vento leste-oeste (wind_ew) em função da ausência da temperatura do ar usando geom_density().
  • Explore a distribuição da temperatura do mar em função da ausência da umidade usando geom_density().

exercicio interativo prático

Tente este exercicio completando este código de exemplo.

# First explore the missingness structure of `oceanbuoys` using `vis_miss()`
vis_miss(___)

# Explore the distribution of `wind_ew` for the missingness  
# of `air_temp_c_NA` using  `geom_density()`
bind_shadow(oceanbuoys) %>%
  ggplot(aes(x = ___, 
             color = air_temp_c_NA)) + 
  geom_density()

# Explore the distribution of sea temperature for the  
# missingness of humidity (humidity_NA) using  `geom_density()`
  ___(___) %>%
  ggplot(aes(x = ___,
             color = ___)) + 
  geom_density()
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