Prak 02b - Verteilungen und Beziehungen visualisieren

Tastaturkürzel

Einen neuen Code-chunk hinzufügen	Ctrl + Alt + I
Code “Zeile für Zeile” innerhalb eines Code-chunks ausführen	Ctrl + Enter
Den gesamten Code-chunk ausführen	Ctrl + Shift + Enter
(Aus-)kommentieren	Ctrl + Shift + C
Das Pipe |>	Ctrl + Shift + M
Der Zuweisungs-Operator <-	Alt + -

Packages und Daten Laden

Die erforderlichen R-Packages werden zu Beginn des Skripts geladen:

• tidyverse für dasggplot2 Package,
• palmerpenguins für die penguins Daten.

# library(___)
# library(___)

Verteilungen

1. Welche Variablen im penguins-Datensatz sind kategorial? Welche Variablen sind numerisch? Hint: glimpse(), summary().

# glimpse(___)

2. Erstelle ein barplot der species von penguins, in dem du species der y-Ästhetik zuordnest.

# ggplot(___, aes(y = ___)) +
#   geom____()

3. Inwiefern unterscheiden sich die beiden folgenden Diagramme? Welche Ästhetik, colour oder fill, ist sinnvoller, um die Farbe der bars zu ändern?

# ggplot(penguins, aes(x = species)) +
#   geom_bar(colour = "red")

# ggplot(penguins, aes(x = species)) +
#   geom_bar(fill = "red")

4. Erstelle ein barplot der species von penguins auf der y-Achse, ordne island zur fill-Aesthetic. Was passiert wenn du das Argument position = "fill" im barplot benutzst?

# ggplot(penguins, aes(___, fill = ___)) +
#   geom_bar(___)

5. Was bewirkt das Argument bins in geom_histogram()?

# ggplot(penguins, aes(x = bill_length_mm)) +
#   geom_histogram(bins = ___)

6. Erstelle ein density plot der bill_length_mm-Variabel. Mit der Variable species zuordenen.

# ggplot(___, aes(x = ____, colour = ___, fill = ___)) +
#   geom____()

Beziehungen

1. Erstelle ein Boxplot von flipper_length_mm vs. island. Benutze geom_jitter() um Punkte auch zu zeigen.

# ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
#   geom____() +
#   geom____()

2. Erstelle ein Streudiagramm von bill_depth_mm vs. bill_length_mm und färbe die Punkte nach species. Was sagt die Einfärbung nach species über die Beziehung zwischen diesen beiden Variablen aus? Wie sieht es mit der Facettierung der species?

# ggplot(___, aes(x = ___, y = ___)) +
#   geom____(aes(colour = species)) +
#   geom_smooth(method = "lm") +
#   facet_wrap(~ ___)

3. Warum ergeben sich im Folgenden zwei getrennte Legenden? Wie würdest du die beiden Legenden kombinieren?

# ggplot(
#   data = penguins,
#   mapping = aes(
#     x = bill_length_mm, y = bill_depth_mm,
#     colour = species, shape = species
#   )
# ) +
#   geom_point() +
#   labs(colour = "Species")

4. Wie könntest du deine Grafik als PNG und PDF im Ordner out speichern? Hint: ggsave()