Квантили
В этом упражнении мы продолжим работу с набором данных Vocab и применим stat_quantile() для построения квантильной регрессии.
Линейная регрессия предсказывает среднее значение отклика на основе объясняющих переменных, тогда как квантильная регрессия предсказывает квантиль отклика (например, медиану). Конкретные квантили задаются с помощью аргумента quantiles.
Если указать много квантилей и при этом раскрасить модели по годам, график может получиться перегруженным. В следующей главе мы рассмотрим способы справиться с этим.
Это упражнение является частью курса
Визуализация данных на среднем уровне с ggplot2
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
ggplot(Vocab, aes(x = education, y = vocabulary)) +
geom_jitter(alpha = 0.25) +
# Add a quantile stat, at 0.05, 0.5, and 0.95
___