L'estimateur à noyau

Bonnes pratiques de visualisation avec R

Nick Strayer

Instructor

Là où les histogrammes peinent

  • Données avec plusieurs pics marqués
  • Petit échantillon

Bonnes pratiques de visualisation avec R

Courbes de densité à noyau

  • Placer un « noyau » sur chaque point de données
  • Additionner les hauteurs de tous les noyaux qui se chevauchent

Bonnes pratiques de visualisation avec R

Créer une KDE avec ggplot

  • Remplacez simplement geom_histogram() par geom_density()
sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  # Remplacer geom_histogram()
    geom_density(
      # Remplir la courbe avec une couleur
      fill = 'steelblue',
      # Écart-type du noyau
      bw = 8 
    )
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Une nouvelle largeur à régler

  • Ajuster l'écart-type du noyau placé sur chaque point

Bonnes pratiques de visualisation avec R

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Afficher toutes les données

Utilisez geom_rug() pour afficher toutes les données sous la KDE avec des traits

p <-sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  geom_density(
    fill = 'steelblue', # remplir la courbe avec une couleur
    bw = 8 # écart-type du noyau
  ) 

p + geom_rug(alpha = 0.4)
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Empilons des gaussiennes !

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