통계: 합계와 분위수

ggplot2로 하는 중급 데이터 시각화

Rick Scavetta

Founder, Scavetta Academy

1과정 복습

	과도한 겹침의 원인	해결책
1.	대규모 데이터셋	알파 블렌딩, 속이 빈 원, 점 크기
2.	한 축에 값이 정렬됨	위와 같고, 위치 변경
3.	저정밀 데이터	위치: 지터
4.	정수형 데이터	위치: 지터

카운트로 과도한 겹침 완화

	과도한 겹침의 원인	해결책	여기에서...
1.	대규모 데이터셋	알파 블렌딩, 속이 빈 원, 점 크기
2.	한 축에 값이 정렬됨	위와 같고, 위치 변경
3.	저정밀 데이터	위치: 지터	`geom_count()`
4.	정수형 데이터	위치: 지터	`geom_count()`

저정밀(및 정수) 데이터

p <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, 
                      Sepal.Width))

p + geom_point()

지터는 오해를 줄 수 있음

p + geom_jitter(alpha = 0.5,
                width = 0.1,
                height = 0.1)

geom_count()

p + 
  geom_count()

geom/stat 연결

geom_	stat_
`geom_count()`	`stat_sum()`

stat_sum()

p + 
  stat_sum()

과도한 겹침은 여전히 문제!

ggplot(iris, aes(Sepal.Length,
                 Sepal.Width, 
                 color = Species)) + 
  geom_count(alpha = 0.4)

geom_quantile()

ggplot(iris, aes(Sepal.Length,
                 Sepal.Width, 
                 color = Species)) + 
  geom_count(alpha = 0.4)

이분산성 다루기

library(AER)
data(Journals)

p <- ggplot(Journals, 
            aes(log(price/citations), 
                log(subs))) +
  geom_point(alpha = 0.5) +
  labs(...)

p

geom_quantile 사용

p +
  geom_quantile(quantiles = 
                c(0.05, 0.50, 0.95))

geom/stat 연결

geom_	stat_
`geom_count()`	`stat_sum()`
`geom_quantile()`	`stat_quantile()`

연습할 준비 완료!

ggplot2로 하는 중급 데이터 시각화