Odhadovač hustoty jádra

Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Nick Strayer

Instructor

Kde histogramy selhávají

  • Data s více výraznými vrcholy
  • Malý datový soubor

Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Grafy hustoty jádra

  • Umístěte „jádro" na každý datový bod
  • Sečtěte výšky všech překrývajících se jader

Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Tvorba KDE v ggplot

  • Stačí nahradit geom_histogram() za geom_density()
sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  # Swap out geom_histogram() 
    geom_density(
      # Fill in curve with color
      fill = 'steelblue',
      # Standard deviation of kernel
      bw = 8 
    )
Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Nová šířka, o kterou se starat

  • Je třeba nastavit směrodatnou odchylku jádra umístěného na každý bod

Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Zobrazení všech dat

Použijte geom_rug() k zobrazení všech dat pod KDE

p <-sample_n(md_speeding, 100) %>%
  ggplot(aes(x = percentage_over_limit)) +
  geom_density(
    fill = 'steelblue', # fill in curve with color
    bw = 8 # standard deviation of kernel
  ) 

p + geom_rug(alpha = 0.4)
Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Skládejme gaussovské křivky!

Vizualizace dat v R – nejlepší postupy

Preparing Video For Download...