O estimador de densidade por kernel

Boas práticas de visualização em R

Nick Strayer

Instructor

Onde histogramas falham

Dados com vários picos fortes
Poucos dados

Gráficos de densidade por kernel

Coloque um "kernel" em cada ponto de dados
Some as alturas de todos os kernels sobrepostos

Fazendo um KDE no ggplot

Basta trocar geom_histogram() por geom_density()

sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  # Trocar geom_histogram()
    geom_density(
      # Preencher a curva com cor
      fill = 'steelblue',
      # Desvio padrão do kernel
      bw = 8 
    )

Uma nova largura para ajustar

Ajuste o desvio padrão do kernel colocado em cada ponto

Mostre todos os dados

Use geom_rug() para mostrar todos os dados abaixo do KDE com linhas

p <-sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  geom_density(
    fill = 'steelblue', # preencher a curva com cor
    bw = 8 # desvio padrão do kernel
  ) 

p + geom_rug(alpha = 0.4)

Vamos empilhar algumas gaussianas!

Boas práticas de visualização em R

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