KDE với nhiều dữ liệu

Đoạn mã đã cho sẽ vẽ một KDE cơ bản của percentage_over_limit cho tất cả các biên bản phạt. Thoạt nhìn, các thiết lập có vẻ hợp lý. Dữ liệu rất nhiều nên ta đặt độ rộng thùng khá hẹp: chỉ một phần trăm. Ngoài ra, biểu đồ rug (đã được thêm một cách có chủ đích) có alpha giảm xuống 0.7.

Khi chạy, bạn sẽ thấy ngay đây không phải là biểu đồ tốt. Ước lượng mật độ trông như con nhím và biểu đồ rug về cơ bản trở thành một vạch đen dày do chồng lấp quá nhiều.

Hãy sửa bằng cách tăng độ rộng thùng lên 2.5 và giảm alpha của rug plot xuống 0.05 để thể hiện phần nào mức độ chồng lấp điểm. Đừng quên thay đổi phụ đề để phản ánh thay đổi về độ rộng kernel!

Bài tập này là một phần của khóa học

Thực hành tốt nhất về trực quan hóa trong R

Xem khóa học

Hướng dẫn bài tập

Đổi độ lệch chuẩn của kernel thành 2.5
Đặt alpha của rugplot thành 0.05
Đổi subtitle thành "Gaussian kernel SD = 2.5" để phản ánh độ rộng kernel mới.

Bài tập tương tác thực hành trực tiếp

Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.

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"
    )

Chỉnh sửa và Chạy Mã