分位數
在這裡，我們會繼續使用 Vocab 資料集，並用 stat_quantile() 進行分位數迴歸。
線性迴歸是根據解釋變數來預測平均反應；分位數迴歸則是根據解釋變數來預測某個分位數的反應（例如中位數）。你可以用 quantiles 參數指定要估計的分位數。
同時指定很多分位數，並且依年份為模型著色，可能會讓圖表過於雜亂。我們會在下一章探討如何處理這個問題。
本練習屬於課程
ggplot2 中級資料視覺化
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
ggplot(Vocab, aes(x = education, y = vocabulary)) +
geom_jitter(alpha = 0.25) +
# Add a quantile stat, at 0.05, 0.5, and 0.95
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