Оцінювач щільності ядра

Найкращі практики візуалізації в R

Nick Strayer

Instructor

Де гістограми дають збій

  • Дані з кількома виразними піками
  • Мало даних

Найкращі практики візуалізації в R

Графіки щільності ядра

  • Розмістіть «ядро» над кожною точкою даних
  • Підсумуйте висоти всіх перекривних ядер

Найкращі практики візуалізації в R

Створення KDE в ggplot

  • Просто замініть geom_histogram() на 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 
    )
Найкращі практики візуалізації в R

Найкращі практики візуалізації в R

Нова ширина для налаштування

  • Потрібно підлаштувати стандартне відхилення ядра, розміщеного на кожній точці

Найкращі практики візуалізації в R

Найкращі практики візуалізації в R

Показати всі дані

Використайте geom_rug(), щоб показати всі дані під KDE рисками

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)
Найкращі практики візуалізації в R

Найкращі практики візуалізації в R

Давайте «складемо» кілька ґаусових!

Найкращі практики візуалізації в R

Preparing Video For Download...