Преобразования

Сильно скошенные распределения могут существенно затруднить анализ данных с помощью визуализации. Преобразования помогают выявить более тонкую структуру данных.

В этом упражнении вы сосредоточитесь на переменной численности населения, которая имеет выраженную правостороннюю асимметрию, и преобразуете её с помощью функции натурального логарифма (log() в R).

Это упражнение является частью курса

Разведочный анализ данных в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

Используя данные gap2007:

Постройте график плотности для переменной численности населения.
С помощью mutate() создайте новый столбец log_pop, равный натуральному логарифму численности населения, и сохраните результат обратно в gap2007.
Постройте график плотности для преобразованной переменной.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Create density plot of old variable
gap2007 %>%
  ggplot(aes(x = ___)) +
  ___

# Transform the skewed pop variable
gap2007 <- gap2007 %>%
  mutate(___)

# Create density plot of new variable
gap2007 %>%
  ggplot(aes(x = ___)) +
  ___

Редактировать и запускать код