Compararea multor distribuții

Să revenim la graficul cu fațete pe care l-am creat anterior, de data aceasta folosind noile noastre tehnici. Putem înțelege mai bine relațiile dintre date cu ajutorul noilor tipuri de grafice?

Codul furnizat produce aceeași vizualizare pe care ai realizat-o în lecția anterioară. Modifică codul pentru a folosi grafice de tip vioară în locul graficelor jitter, astfel încât să afișezi densitatea în loc de punctele individuale. Ca în exercițiul anterior, micșorează lățimea boxplot-ului, astfel încât acesta să se încadreze în mare parte în interiorul graficului de tip vioară. Nu uita să adaugi un subtitlu graficului, care să indice vizualizatorului lățimea kernelului folosit!

Acest exercițiu face parte din cursul

Cele mai bune practici de vizualizare în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Înlocuiește geom_jitter() cu geom_violin().
Setează fill = 'steelblue' și abaterea standard a kernelului la 2.5 pentru geometria vioară.
Micșorează width pentru geom_boxplot() setând valoarea la 0.3.
Adaugă subtitlul Gaussian kernel width: 2.5.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

md_speeding %>% 
    ggplot(aes(x = gender, y = speed)) + 
    # replace with violin plot with kernel width of 2.5, change color argument to fill 
    geom_jitter(alpha = 0.3, color = 'steelblue') +
    # reduce width to 0.3
    geom_boxplot(alpha = 0) +
    facet_wrap(~vehicle_color) +
    labs(
        title = 'Speed of different car colors, separated by gender of driver'
        # add a subtitle w/ kernel width

    )

Editează și rulează codul