การสำรวจข้อมูลเชิงภาพของตัวแปร age
มาทำการวิเคราะห์เชิงสำรวจ (EDA) ของตัวแปรอธิบายเชิงตัวเลข age กัน การสำรวจตัวแปรก่อนสร้างโมเดลอย่างเป็นทางการเป็นสิ่งสำคัญที่ควรทำเสมอ เพราะจะช่วยให้เข้าใจการกระจายของข้อมูล ค่าผิดปกติ (outlier) และรูปแบบต่าง ๆ ที่อาจเป็นประโยชน์ในการสร้างโมเดลในภายหลัง
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
การสร้างโมเดลด้วยข้อมูลใน Tidyverse
คำแนะนำการฝึกหัด
- ใช้แพ็กเกจ
ggplot2สร้างฮิสโตแกรมของageโดยแบ่งช่วงทุก 5 ปี - ตั้งชื่อแกน
xเป็น"age"และแกนyเป็น"count"
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Load packages
library(moderndive)
library(ggplot2)
# Plot the histogram
ggplot(evals, aes(x = ___)) +
geom_histogram(binwidth = ___) +
labs(___ = "___", ___ = "___")