##1- geom_smooth() komutunu geom_point() komutundan önce yazarsak ne olur? Bu size ne söylüyor?

library(ggplot2)
data("gapminder", package = "gapminder")

# geom_smooth() önce, sonra geom_point()
ggplot(gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_smooth() +
  geom_point()
## `geom_smooth()` using method = 'gam' and formula = 'y ~ s(x, bs = "cs")'

#geom_smooth() önce yazıldığında, trend çizgisi noktaların üzerine çizilmez, altına yerleşir. Grafik elemanlarının sırası, kodda yazıldıkları sırayla şekillenir. Bu size grafik katmanlarının nasıl işlendiğini gösterir.

##2.- aes() komutunda yaşam beklentisi (lifeExp) populasyonu karşılaştırın (pop). Bu neye benzedi? logaritmik ölçek kullanmak gerekir mi?

ggplot(gapminder, aes(x = pop, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_log10()

#Büyük nüfus değerlerinden dolayı, x-ekseni ölçeklendirilmediğinde noktalar çok sıkışık görünebilir. scale_x_log10() kullanmak, verileri daha iyi yorumlamanızı sağlar. Eğer dağılım çok sıkışık değilse logaritmik ölçek gerekli olmayabilir.

##3- Farklı ölçeklendirme yöntemlerini deneyin. scale_x_log 10(), scale_x_sqrt() ,scale_x_reverse(). Aynı şeyi y ekseni için de yapın. x yerine y yazın sadece.

# scale_x_log10()
ggplot(gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_log10()

# scale_x_sqrt()
ggplot(gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_sqrt()

# scale_x_reverse()
ggplot(gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_x_reverse()

# Aynısını y ekseni 
ggplot(gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp)) +
  geom_point() +
  scale_y_log10()

##4-Yıl (year) değişkenini renk (color) estetiğine atarsak ne olur?

ggplot(gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, color = year)) +
  geom_point()

#year sürekli bir değişken olduğu için bir renk gradyanı oluşturur. Daha eski yıllar için bir renk tonu, daha yeni yıllar için farklı bir renk tonu atanır.

##5. color = year yerine color = factor(year) yazarsak ne olur?

ggplot(gapminder, aes(x = gdpPercap, y = lifeExp, color = factor(year))) +
  geom_point()

#year bir faktör olarak tanımlandığında, her yıl için ayrı bir renk atanır. Gradyan yerine, kategorik renkler (örneğin, farklı yıllar için tamamen farklı renkler) kullanılır. Bu, yılların net bir şekilde karşılaştırılmasını sağlar.

##6. Aynı veride başka iki değişken arasındaki ilişkiyi görselleştirin.

ggplot(gapminder, aes(x = year, y = lifeExp, color = continent)) +
  geom_point() +
  geom_smooth(se = FALSE)
## `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula = 'y ~ x'