कर्नेल डेंसिटी एस्टीमेटर

R में Visualization की Best Practices

Nick Strayer

Instructor

जहाँ हिस्टोग्राम कमजोर पड़ते हैं

कई तेज शिखरों वाला डेटा
छोटा डेटा

कर्नेल डेंसिटी प्लॉट्स

हर डेटा पॉइंट पर "कर्नेल" रखें
ओवरलैप होते कर्नेल की ऊँचाइयों को जोड़ें

ggplot में KDE बनाना

बस geom_histogram() की जगह geom_density() लगाएँ

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 
    )

एक नई चौड़ाई की चिंता

हर पॉइंट पर रखे कर्नेल का standard deviation समायोजित करना पड़ता है

सारा डेटा दिखाएँ

KDE के नीचे सभी डेटा को लाइनों से दिखाने के लिए geom_rug() उपयोग करें

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)

चलें, कुछ Gaussian स्टैक करें!

R में Visualization की Best Practices

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