Tek değişkenin dağılımı

R ile Keşifsel Veri Analizi

Andrew Bray

Assistant Professor, Reed College

Marjinal vs. koşullu

ggplot(cars, aes(x = hwy_mpg)) +
  geom_histogram()

`stat_bin()` `bins = 30` kullanıyor. Daha iyi bir değer için `binwidth` seçin.
Uyarı mesajı:
Finite olmayan değerler içeren 14 satır kaldırıldı (stat_bin).

ch2_2.003.png

Marjinal vs. koşullu

ggplot(cars, aes(x = hwy_mpg)) +
  geom_histogram() +
  facet_wrap(~pickup)

`stat_bin()` `bins = 30` kullanıyor. Daha iyi bir değer için `binwidth` seçin.
Uyarı mesajı:
Finite olmayan değerler içeren 14 satır kaldırıldı (stat_bin).

ch2_2.006.png

Veri ardışık düzeni oluşturma

cars2 <- cars %>%
  filter(eng_size < 2.0)

ggplot(cars2, aes(x = hwy_mpg)) +
  geom_histogram()

Veri ardışık düzeni oluşturma

cars %>%
  filter(eng_size < 2.0) %>%
  ggplot(aes(x = hwy_mpg)) +
  geom_histogram()

Filtrelenmiş ve bölümlenmiş histogram

cars %>%
  filter(eng_size < 2.0) %>%
  ggplot(aes(x = hwy_mpg)) +
  geom_histogram()

`stat_bin()` `bins = 30` kullanıyor. Daha iyi bir değer için `binwidth` seçin.

ch2_2.011.png

Geniş kutu genişliği

cars %>%
  filter(eng_size < 2.0) %>%
  ggplot(aes(x = hwy_mpg)) +
  geom_histogram(binwidth = 5)

ch2_2.013.png

Yoğunluk grafiği

cars %>%
  filter(eng_size < 2.0) %>%
  ggplot(aes(x = hwy_mpg)) +
  geom_density()

ch2_2.015.png

Geniş bant genişliği

cars %>%   
  filter(eng_size < 2.0) %>%
  ggplot(aes(x = hwy_mpg)) +
  geom_density(bw = 5)

ch2_2.017.png

Hadi pratik yapalım!

R ile Keşifsel Veri Analizi