Trực quan hóa dữ liệu điểm SAT của NYC
Trong bài học trước khi bàn về Latin Squares, bạn đã làm EDA dạng số bằng cách xem trung bình, phương sai và trung vị của điểm SAT môn Toán. Một phần quan trọng khác của EDA là trực quan hóa dữ liệu, vì nó thường giúp phát hiện giá trị ngoại lai và cho bạn cái nhìn trực quan về phân phối của các biến.
ggplot2 đã được nạp sẵn và bộ dữ liệu nyc_scores đã có. Hãy tạo và xem xét boxplot được yêu cầu. Trung vị khác nhau thế nào giữa các Borough? Có bao nhiêu giá trị ngoại lai và chúng chủ yếu xuất hiện ở đâu?
Bài tập này là một phần của khóa học
Thiết kế thí nghiệm với R
Hướng dẫn bài tập
- Tạo boxplot điểm SAT môn Toán theo
Borough. - Chạy mã để thêm tiêu đề:
"Average SAT Math Scores by Borough, NYC". - Đổi nhãn trục x và y thành
"Borough (NYC)"và"Average SAT Math Scores (2014-15)", tương ứng, bằng cách dùng đúng các đối số củalabs().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create a boxplot of Math scores by Borough, with a title and x/y axis labels
ggplot(___) +
___ +
labs(title = "Average SAT Math Scores by Borough, NYC",
___,
___)