Trực quan hóa các dự đoán mới
Giờ bạn đã định dạng xong dữ liệu, hãy tạo biểu đồ phân phối độ phổ biến được dự đoán. Data frame plot_posterior mà bạn vừa tạo đã có sẵn trong môi trường. Chúng ta sẽ dùng data frame đó để tạo trực quan hóa nhằm truyền đạt kết quả phân tích.
Bài tập này là một phần của khóa học
Mô hình Hồi quy Bayesian với rstanarm
Hướng dẫn bài tập
- Tạo đồ họa ggplot với
predicttrên trục x - Bố cục (wrap) đồ họa để mỗi
artist_namecó một biểu đồ riêng - Đặt tất cả các ô (facets) của biểu đồ trong một cột
- Vẽ đường mật độ cho độ phổ biến được dự đoán
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create plot of
ggplot(___, aes(x = ___)) +
facet_wrap(~ ___, ___ = 1) +
___()