ПочатиПочніть безкоштовно

Порівняння багатьох розподілів

Повернімося до фасетованого графіка, який ви будували раніше, але тепер застосуймо наші нові прийоми. Чи зможемо ми краще зрозуміти взаємозв'язки завдяки новим типам графіків?

Наведений код створює ту саму візуалізацію, що й у попередньому уроці. Змініть код так, щоб замість jitter-плотів, які показують окремі точки, використовувалися violin-плоти для відображення щільності. Як і в попередній вправі, звузьте boxplot так, щоб він переважно розміщувався всередині violin-плотів. І нарешті, не забудьте додати підзаголовок до графіка з вказанням ширини ядра для ваших violin-плотів!

Ця вправа є частиною курсу

Найкращі практики візуалізації в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Замініть geom_jitter() на geom_violin().
  • Задайте для геометрії violin fill = 'steelblue' і стандартне відхилення ядра 2.5.
  • Звузьте geom_boxplot() через аргумент width, встановивши 0.3.
  • Додайте підзаголовок Gaussian kernel width: 2.5'.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

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

    )
Редагувати та запускати код