Основы статистической обработки педагогической информации. Денис Владимирович Соломатин

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ визуализировать mpg, запускается следующий код, который отобразит displ на ось x и hwy на ось y:

      ggplot (data = mpg) +

      geom_point (mapping = aes (x = displ, y = hwy))

      По графику становится очевидной отрицательная связь между размером двигателя (displ) и топливной экономичностью (hwy). Другими словами, автомобили с большими двигателями использует больше топлива, равно как и большее количество учебного времени приводит к заведомо лучшим результатам обучающихся. Может ли это подтвердить или опровергнуть гипотезу о топливной экономичности и размере двигателя?

      С помощью ggplot2 можно начать построение графика с помощью функции ggplot(). ggplot() создает систему координат, которую можно наполнить слоями. Первый аргумент функции ggplot() это набор данных, используемый в диаграмме. Таким образом, ggplot(data=mpg) создает пустой график, но это не очень информативно. Вы завершите построение графика, добавив один или несколько слоёв в ggplot(). Функция geom_point() добавляет слой точек.

      В общем случае, ggplot2 используется со многими функциями категории geom, каждая из которых добавляет отдельный слой к графику, на протяжении этой главы они еще будут упомянуты.

      Каждая функция geom в ggplot2 принимает аргумент, который определяет, как переменные в наборе данных сопоставляются с визуальными свойствами. Аргумент mapping всегда сопряжен с функцией aes(), а аргументы x и y в функции aes () определяют, какие переменные нужно сопоставить осям x и y соответственно. ggplot2 ищет сопоставленные переменные в данных аргумента, например, в таблице mpg.

      Перепишем код в виде многоразового шаблона для построения графиков с помощью ggplot2. Чтобы построить график, достаточно заменить заключенные в угловые скобки фрагменты в коде ниже на наборы данных, функцию geom, либо на соответствия по осям:

      ggplot(data = <данные>) +

      <функция geom>(mapping = aes(<функция geom ><соответствие>))

      В дальнейшем разберем детально, как заполнить и расширить этот шаблон, чтобы построить графики различных типов. Начнем с компоненты <соответствие>.

      Упражнения

      1. Запустите ggplot(data=mpg). Что получится?

      2. Сколько строк находится в mpg? Сколько там колонок?

      3. Что описывает переменная drv? Прочитайте справку по mpg, введя в консоли ?mpg, чтобы выяснить это.

      4. Сделайте диаграмму рассеяния hwy относительно cyl.

      5. Что произойдет, если попытаться создать диаграмму рассеяния переменной class относительно drv? Почему такого графика нельзя построить?

      С эстетической точки зрения, картина тем ценнее, чем больше она заставляет нас замечать то, чего мы никогда не ожидали увидеть. На анализируемом графике обнаруживается одна группа точек (выделенная оранжевым цветом для автомобилей класса 2-Seater, «двуместные») в которой кажется, что они выходят за пределы линейного тренда. Эти автомобили имеют более высокий пробег, чем можно было бы ожидать. Как объяснить подобное? Давайте предположим, что данные автомобили являются гибридами. Один из способов проверить эту гипотезу – посмотреть на значение СКАЧАТЬ