Стандартні трендові лінії

ggplot2 надає потужні інструменти для візуалізації даних і допомагає «побачити», що відбувається. Однак інколи потрібно трохи підготувати дані, щоб отримати потрібний результат. У цій вправі ви дослідите, чи впливає довжина поїздки на роботу на ймовірність того, що хтось їздить автобусом. Ви зробите це, змінивши точки так, щоб вони не перекривалися (тобто «розсипалися», jitter) за допомогою geom_jitter() та додавши згладжену трендову лінію за допомогою geom_smooth().

Ця вправа є частиною курсу

Узагальнені лінійні моделі в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використовуючи датафрейм bus, побудуйте графік з MilesOneWay на осі x і Bus2 на осі y.
Додайте «розсипання» точок з шириною 0 та висотою 0.05.
Підпишіть осі на графіку. Для осі y використайте "Probability of riding the bus", а для осі x — "One-way commute trip (in miles)".
Збережіть цей графік як gg_jitter, а потім додайте geom_smooth()

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Create a jittered plot of MilesOneWay vs Bus2 using the bus dataset
gg_jitter <- ggplot(data = ___, aes(x = ___, y = ___)) + 
	geom_jitter(width = ___, height = ___) +
	ylab(___) +
	xlab(___)

# Add a geom_smooth() to your plot
gg_jitter + ___

Редагувати та запускати код