Основы статистической обработки педагогической информации. Денис Владимирович Соломатин

окончание +facet_grid(cyl ~ .) предпишет расположить графики вертикально, сгруппировав автомобили по числу цилиндров.

      Упражнения

      1. Что произойдет, если будете группировать данные по непрерывной переменной?

      2. Что означают пустые ячейки на графике с facet_grid(drv~cyl)?

      3. Каковы преимущества использования группирования данных частями по сравнению с цветовым выделением точек на одном графике? Каковы их недостатки? Как соблюдать баланс достоинств и недостатков этих подходов на больших объемах данных?

      4. Прочитайте справку по ?facet_wrap. Что регулируется параметрами nrow, ncol? Какие ещё параметры управляют компоновкой? Почему функция facet_grid() не имеет аргументов nrow и ncol?

      5. При использовании facet_grid() рекомендуется в столбцах располагать переменные с большим количеством уникальных значений. Почему?

      Вернёмся к данным о результатах обучения. Во введении использовалась таблица с оценками успеваемости, которую можно воспроизвести следующей командой консоли:

      My_table <– structure(list(Класс = c("7а", "7а", "7а", "7а", "7а", "7а", "7а", "7а", "7а",

      "7а", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "7б", "эталон", "отстающий"),

      `Фимилия Имя` = c("Иванов Иван", "Петров Петр", "Сидоров Сидор", "Егоров Егор",

      "Романов Роман", "Николаев Николай", "Григорьев Григогий", "Викторов Виктор",

      "Михайлов Михаил", "Тимуриев Тимур", "Ульянова Ульяна", "Ольгина Ольга",

      "Людмилова Людмила", "Дарьева Дарья", "Кристинина Кристина",

      "Натальина Наталья", "Глафирова Глафира", "Янина Яна", "Иринова Ирина",

      "Валентинова Валентина", "Идеальный ученик", "Другая крайность"), Тема1 = c(5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 1), Тема2 = c(2, 3, 3, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 3, 4, 5, 5, 4, 4, 4, 5, 5, 4, 5, 5, 1), Тема3 = c(1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 1, 2, 5, 1), Тема4 = c(4, 5, 5, 4, 4, 4, 5, 5, 5, 4, 5, 5, 4, 4, 5, 5, 4, 4, 5, 4, 5, 1), `Тема 5` = c(1, 2, 2, 2, 1, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 1, 2, 5, 5, 1), `№№` = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22)),

      row.names = c(NA, -22L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

      Представим успеваемость графически:

      Насколько похожи эти две иллюстрации?

      Оба графика содержат одну и ту же переменную x, один и тот же y, оба визуализируют одни и те же данные. Но их сюжет не идентичен. Каждая иллюстрация описается на свои визуальные образы для представления данных. В синтаксисе ggplot2 они используют разные геометрические объекты (geom). Geom – это геометрический объект, который применяет графопостроитель для представления данных. Например, линейные диаграммы используют линейные геометрические объекты, прямоугольные диаграммы используют геометрические объекты прямоугольной формы и так далее. Диаграммы рассеяния нарушают этот тренд, они используют точечное представление данных. Как видели выше, можно использовать разные геометрические объекты для визуализации одних и тех же данных. На левом графике используется точечная геометрия, а в правом – гладкая линия, усредняющая данные. Чтобы изменить геометрические примитивы на вашем чертеже, измените функцию geom_, которую добавляете к ggplot (). Например, чтобы воспроизвести вышеприведенные рисунки, выполните код:

      # левый график

      ggplot (data = My_table) +

      geom_point (mapping = aes (x = `№№`, y = Тема2))

      # правый график

      ggplot (data = My_table) +

      geom_smooth (mapping = aes (x = `№№`, y = Тема2))

      Каждая функция geom в ggplot2 принимает