ПочатиПочніть безкоштовно

KDE для великого обсягу даних

Наведений код будує базову KDE для percentage_over_limit для усіх штрафів. На перший погляд налаштування виглядають логічно. Даних багато, тож ми робимо вузьку ширину біну: лише один відсоток. Також додано rug-плот із зменшеною прозорістю alpha = 0.7.

Як тільки ви запустите код, стане видно, що графік вийшов невдалим. Оцінка щільності виглядає як їжак, а rug-плот перетворюється на товсту чорну смугу через значне накладання точок.

Виправте це, збільшивши ширину біну до 2.5 і зменшивши alpha для rug-плоту до 0.05, щоб краще передати ступінь перекриття точок. Не забудьте змінити підзаголовок, щоб відобразити нову ширину ядра!

Ця вправа є частиною курсу

Найкращі практики візуалізації в R

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Змініть стандартне відхилення ядра на 2.5.
  • Встановіть alpha для rug-плоту на 0.05.
  • Змініть subtitle на "Gaussian kernel SD = 2.5", щоб відобразити нову ширину ядра.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

ggplot(md_speeding, aes(x = percentage_over_limit)) +
    # Increase bin width to 2.5
    geom_density(fill = 'steelblue', bw = 1,  alpha = 0.7) + 
    # lower rugplot alpha to 0.05
    geom_rug(alpha = 0.5) + 
    labs(
        title = 'Distribution of % over speed limit', 
        # modify subtitle to reflect change in kernel width
        subtitle = "Gaussian kernel SD = 1"
    )
Редагувати та запускати код