CV 4

Zdroj: https://physics.ujep.cz/~jskvor/ZZD/ZZD-cv4.html

ggplot napoveda http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html

rm(list=ls())

library(dplyr)
library(DescTools)
library(ggplot2)

nacteni dat z csv

df <- read.csv(file = "https://physics.ujep.cz/~jskvor/ZZD/StudentsPerformance.csv")

Pomocí bodového grafu vestavěné kreslící knihovny (base graphics) vykreslete proti sobě hodnoty ze sloupců writing_score a reading_score.

plot(df$writing.score,df$reading.score, xlab = "Writing score", ylab = "reading score", main = "R / W score")

Stejné zobrazení vytvořte pomocí knihovny ggplot2

ggplot(df, aes(writing.score,reading.score)) +
  geom_point() + 
  labs(y="reading score", x="writeing score", title="Writeing vs. reading score") +
  geom_smooth()

Vytvořte nový sloupec avg_score, který bude pro každý záznam tabulky obsahovat průměrné skóre dané osoby ze sloupců math.score, reading.score a writing.score.

df$avg_score <- (df$math.score + df$reading.score + df$writing.score)/3
head(df)

Vytvořte histogram hodnot ze sloupce avg_score pomocí vestavěných funkcí (base graphics).

hist(df$avg_score, main="Rozložení bodů",xlab="počet bodů",ylab = "četnost", col="blue", density=25, angle =  60, border ="black")

Stejný histogram vytvořte pomocí knihovny ggplot2 obrysy sloupců lze nastavit parametrem color=“barva” výplň sloupců lze nastavit parametrem fill=“barva” vyzkoušejte si vliv kreslících vrstev theme_nazev_tématu

ggplot(df, aes(avg_score)) +
  geom_histogram(col = "blue", fill = "yellow") +
  theme_minimal() +
  labs(x="AVG", y="četnost", title = "R/W průměr")

Pro každou kategorii ze sloupce race.ethnicity vytvořte boxplot (krabicový graf) ze sloupce math_score. boxplot CISLO~KATEGORIE

boxplot(df$math.score~df$race.ethnicity, col="orange",border="red", main="Math per Eth", xlab = "Eth group", ylab = "Body")

ggplot(df, aes(race.ethnicity,math.score)) +
  geom_boxplot() +
  theme_minimal()

Pomocí knihovny ggplot2 vytvořte stejný graf zvlášť pro každou kategorii sloupce gender. Výsledné grafy vykreslete jako koláž do jednoho obrázku.

df %>% ggplot(aes(x=race.ethnicity,y=math.score)) + geom_boxplot() + facet_wrap(~gender)

Vypočtete z tabulky, kolik záznamů připadá na jednotlivé kategorie sloupce race.ethnicity. Výsledek vykreslete jako sloupcový graf.

df3 <- df %>% group_by(race.ethnicity,math.score) %>% summarise(pocet = n())

`summarise()` has grouped output by 'race.ethnicity'. You can override using the `.groups` argument.

ggplot(df3, aes(race.ethnicity )) + geom_bar(fill="lightblue", col = "black")

Stejnou analýzu proveďte dále dle podkategorie gender

df3 <- df %>% group_by(gender,race.ethnicity,math.score) %>% summarise(pocet = n())

`summarise()` has grouped output by 'gender', 'race.ethnicity'. You can override using the `.groups` argument.

ggplot(df3, aes(race.ethnicity )) + geom_bar(fill="lightgreen", col = "red") + facet_wrap(~gender)

Poslední obrázek překreslete jako koláčový graf.

ggplot(df3, aes(x="",y=pocet, fill=race.ethnicity )) + geom_col() + coord_polar("y") + facet_wrap(~gender)