При анализе и визуализации данных решающее значение имеет понимание основного распределения ваших данных. В этой статье блога мы погрузимся в мир дистрибутивов R и узнаем, как создавать информативные коробчатые диаграммы с помощью пакета ggdist. Независимо от того, являетесь ли вы новичком или опытным пользователем R, это руководство предоставит вам различные методы улучшения вашего набора инструментов для анализа данных. Итак, начнем!

Метод 1: базовая коробчатая диаграмма
Самый простой способ создать коробчатую диаграмму с помощью ggdist — использовать функцию geom_boxplot(). Вот пример:

library(ggplot2)
library(ggdist)
# Generating random data
data <- rnorm(100)
# Creating a basic boxplot
ggplot(data, aes(y = data)) +
  geom_boxplot()

ggplot(data, aes(y = data)) +
  geom_boxplot(fill = "skyblue", color = "darkblue") +
  labs(title = "Customized Boxplot")

Метод 3: наложение распределений
Одной из ключевых особенностей ggdist является возможность наложения распределений на ваш коробчатый график. Это обеспечивает более полное представление ваших данных. Вот пример использования наложения нормального распределения:

ggplot(data, aes(y = data)) +
  geom_boxplot() +
  stat_dist_halfeye(color = "red", fill = "pink", alpha = 0.3)

Метод 4: Скрипичные графики
Другим популярным методом визуализации является скрипичный сюжет, который сочетает в себе коробчатый график с графиком плотности. Вот как вы можете создать скрипичный сюжет с помощью ggdist:

ggplot(data, aes(y = data)) +
  geom_violin() +
  geom_boxplot(width = 0.1, fill = "white", color = "darkblue")

Метод 5: сгруппированные коробчатые диаграммы
Если у вас есть несколько групп в ваших данных, вы можете создать сгруппированные коробчатые диаграммы для сравнения распределений по различным категориям. Вот пример:

# Generating grouped data
group1 <- rnorm(100)
group2 <- rnorm(100, mean = 2)
# Creating grouped boxplots
data <- data.frame(value = c(group1, group2),
                   group = rep(c("Group 1", "Group 2"), each = 100))
ggplot(data, aes(x = group, y = value, fill = group)) +
  geom_boxplot()

В этой статье мы рассмотрели различные методы создания коробчатых диаграмм ggdist в R, начиная от базовых коробчатых диаграмм и заканчивая более продвинутыми методами, такими как наложение распределений и создание скрипичных диаграмм. Используя возможности ggdist, вы можете получить новую информацию и визуально представить основные распределения в ваших данных. Так что смело экспериментируйте с этими методами и выведите анализ данных на новый уровень!