Ploaia de puncte de date

Bimodalitatea mai pronunțată pe care o observăm la începutul săptămânii ar putea fi semnificativă, însă înainte de a trage concluzii, ar trebui să afișăm punctele individuale sub densități pentru a înțelege ce face KDE în ceea ce privește interpolarea.

În codul exercițiilor anterioare a fost adăugată o geometrie de tip punct exact în acest scop. Vei observa că rezultatul nu arată prea bine. Pentru a-l îmbunătăți, vom face câteva modificări…

În primul rând, reducem puțin valoarea alpha a punctelor pentru a vizualiza suprapunerea. În al doilea rând, schimbăm forma punctelor în linii verticale de tipul geom_rug() ('|').

Dacă rulezi codul în acest stadiu, vei vedea că punctele se suprapun inestetic peste formele de densitate. Trebuie să le „împingem" puțin în jos pe axa y. Putem face asta folosind argumentul position și funcția ajutătoare position_nudge().

Acest exercițiu face parte din cursul

Cele mai bune practici de vizualizare în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Setează alpha al punctelor la 0.2 pentru a evidenția suprapunerea.
Schimbă forma (shape) liniei la '|' pentru o utilizare mai eficientă a spațiului.
Mută punctele în jos pentru a nu se suprapune cu forma de densitate, folosind position = position_nudge(y = -0.05).

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

md_speeding %>% 
    mutate(day_of_week = factor(day_of_week, levels = c("Mon","Tues","Wed","Thu","Fri","Sat","Sun") )) %>% 
    ggplot(aes( x = percentage_over_limit, y = day_of_week)) + 
    geom_point(
        # make semi-transparent with alpha = 0.2
        # turn points to vertical lines with shape = '|'
        # nudge the points downward by 0.05
    ) +
    geom_density_ridges(bandwidth = 3.5, alpha = 0.7) +
    scale_x_continuous(limits = c(0,150), expand  = c(0,0)) +
    labs(subtitle = 'Guassian kernel SD = 3.5') +
    theme( axis.ticks.y = element_blank() )

Editează și rulează codul