커널 밀도 추정기

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

Nick Strayer

Instructor

히스토그램의 한계

봉우리가 많은 데이터
작은 데이터

커널 밀도 그래프

각 데이터 지점 위에 “커널”을 놓습니다
겹치는 커널의 높이를 합칩니다

ggplot으로 KDE 만들기

geom_histogram()을 geom_density()로 바꾸면 됩니다

sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  # geom_histogram()을 교체
    geom_density(
      # 곡선을 색으로 채움
      fill = 'steelblue',
      # 커널의 표준편차
      bw = 8 
    )

새로운 너비 조정

각 지점에 놓는 커널의 표준편차를 조정해야 합니다

모든 데이터 표시

geom_rug()으로 KDE 아래에 모든 데이터를 선으로 표시합니다

p <-sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  geom_density(
    fill = 'steelblue', # 곡선을 색으로 채움
    bw = 8 # 커널의 표준편차
  ) 

p + geom_rug(alpha = 0.4)

가우시안을 쌓아 봅시다!

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

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