분포: 1부

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

Nick Strayer

Instructor

분포형 데이터란?

여러 ‘관측값’
보통 모집단의 표본

분포가 중요한 이유

수집·정제 오류가 드러날 수 있음
모형에서 변수 통제가 필요함을 시사할 수 있음
데이터에 충실하기

표준 그래프

히스토그램

한 분포를 볼 때 적합
이번 장에서 다룸

박스플롯

여러 분포 비교에 적합
다음 장에서 다룸

메릴랜드 과속 데이터

2017년 메릴랜드주 몽고메리 카운티의 과속 딱지 데이터
data.montgomerycountymd.gov에서 수집

md_speeding

ggplot2로 히스토그램 만들기

geom_histogram()
자동으로 구간(bin) 나눔
x 미학(aes)만 지정

md_speeding %>% 
  filter(vehicle_color == 'BLUE') %>% 
  ggplot(aes(x = speed)) +
  geom_histogram()

히스토그램을 만들어 봅시다!

R로 배우는 시각화 베스트 프랙티스

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