1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2
Connected

Bài tập

Làm mượt (Smoothing)

Để luyện tập với các lớp còn lại (thống kê, hệ tọa độ và phân ô), bạn sẽ tiếp tục làm việc với một số bộ dữ liệu từ khóa học đầu tiên.

Bộ dữ liệu mtcars chứa thông tin về 32 mẫu xe từ tạp chí Motor Trends năm 1974. Bộ dữ liệu này nhỏ, trực quan và bao gồm nhiều biến liên tục và phân loại (cả định danh và thứ bậc).

Trong khóa trước, bạn đã học cách dùng hiệu quả một số hình học cơ bản như điểm, cột và đường. Ở chương đầu của khóa này, bạn sẽ khám phá các thống kê gắn với từng geom cụ thể, chẳng hạn như làm mượt và đường xu hướng.

Hướng dẫn 1/4

undefined XP
  • 1
    • Xem cấu trúc của mtcars.
    • Dùng mtcars để vẽ biểu đồ phân tán giữa mpg và wt.
  • 2

    Cập nhật biểu đồ để thêm đường xu hướng làm mượt. Dùng phương pháp mặc định, tức mô hình LOESS để khớp đường cong.

  • 3

    Cập nhật lớp làm mượt. Áp dụng mô hình tuyến tính bằng cách đặt method là "lm", và tắt khoảng tin cậy 95% của mô hình (vùng ribbon) bằng cách đặt se là FALSE.

  • 4

    Vẽ lại biểu đồ tương tự, thay geom_smooth() bằng stat_smooth().