Linii de tendință implicite

ggplot2 ne oferă instrumente puternice pentru a vizualiza datele și a înțelege ce se întâmplă cu ele. Uneori, însă, trebuie să prelucrăm datele pentru a obține ceea ce ne trebuie. În acest exercițiu, vei analiza dacă lungimea navetei influențează probabilitatea ca cineva să meargă cu autobuzul. Vei face asta transformând punctele pentru a evita suprapunerea (jitter) cu geom_jitter() și adăugând o linie de tendință netezită cu geom_smooth().

Acest exercițiu face parte din cursul

Modele Liniare Generalizate în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Folosind data.frame-ul bus, reprezintă MilesOneWay pe axa x și Bus2 pe axa y.
Aplică jitter pe lățime cu valoarea 0 și pe înălțime cu valoarea 0.05.
Etichetează axele graficului. Folosește "Probability of riding the bus" pe axa y și "One-way commute trip (in miles)" pe axa x.
Salvează acest grafic ca gg_jitter, apoi adaugă geom_smooth().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Create a jittered plot of MilesOneWay vs Bus2 using the bus dataset
gg_jitter <- ggplot(data = ___, aes(x = ___, y = ___)) + 
	geom_jitter(width = ___, height = ___) +
	ylab(___) +
	xlab(___)

# Add a geom_smooth() to your plot
gg_jitter + ___

Editează și rulează codul