分布：パート1

R による可視化ベストプラクティス

Nick Strayer

Instructor

分布データとは？

  • 複数の「観測」
  • 通常は母集団のサンプル

R による可視化ベストプラクティス

分布が重要な理由

  • 収集・整形のミスが見つかる
  • モデルで制御変数が必要な可能性
  • データに忠実でいられる

R による可視化ベストプラクティス

定番プロット

ヒストグラム

  • 単一の分布に適する
  • 本章で扱う

箱ひげ図

  • 複数分布の比較向け
  • 次章で扱う

R による可視化ベストプラクティス

メリーランドの速度超過データ

md_speeding

R による可視化ベストプラクティス

ggplot2 でヒストグラムを作る

  • geom_histogram()
  • ビン分割を自動化
  • x の aes だけ指定
md_speeding %>% 
  filter(vehicle_color == 'BLUE') %>% 
  ggplot(aes(x = speed)) +
  geom_histogram()
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ヒストグラムを作ってみよう

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