###soru1.aşağıdaki geom_jitter fonksiyonunun kullanım amacını araştırın.

Cevap: geom_jitter()fonksiyonu,grafik üzerinde aynı veya birbirine çok yakın değerlere sahip gözlemlerin üsüste binmesini engellemek amacıyla kullanılır.Noktalar çok küçük rastgele kaydırmalarla çizildiği için veri dağılımı daha net görülebilmektedir.

###soru2.theme_classic fonksiyonunun alternatiflerini bulun ve deneyin.

cevap: theme_classic()fonksiyonu, grafiklerde daha sade ve anlaşılır bir görünümm sağlamak amacıyla kullanılır. Alternatif olarak aşağıdaki fonskiyonları buldum ve denedim; - theme_bw() - theme_minimal() - theme_light()

library(dplyr)
## 
## Attaching package: 'dplyr'
## The following objects are masked from 'package:stats':
## 
##     filter, lag
## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     intersect, setdiff, setequal, union
library(ggplot2)
data(mtcars)
ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) + 
  geom_point()+
  theme_bw()

ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) + 
  geom_point()+
  theme_minimal()

ggplot(mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) + 
  geom_point()+
  theme_light()

###soru3. ,bu ders notlarında yer alan palmerpenguins’teki penguins veri setigibi bir veri üzerinde (örn. midiPISA) regresyon denklemi kurun ve tüm kodları kendi veri setinize uygulayarak çalıştırın.

cevap: bu soruda R programında yer alan ve derstede işlediğimiz mtcars veri setini kullanarak motor gücü (hp) ile yakıt verimliliği (mpg) arasındaki ilişkiyi doğrusal regresyon yöntemi ile açıklamaya çalıştım

data(mtcars)
lm(mpg ~ hp, data=mtcars)
## 
## Call:
## lm(formula = mpg ~ hp, data = mtcars)
## 
## Coefficients:
## (Intercept)           hp  
##    30.09886     -0.06823

###soru4. Kendi seçtiğiniz veri seti üzerinde regresyon modeli kurma, saçılım diyagramı oluşturma, grafiğe regresyon çizgisi ekleme, eğim, kesişime R-squared katsayılarını yorumlama gibi tüm adımları yapın ve açıklamalarını yazın.

cevap:

bu soruda seçtiğim veri seti üzerinde motor gücü (hp) ile yakıt verimliliği (mpg) arasındaki ilişkiyi göstermek amacıyla saçılım diyagramı oluşturmaya çalıştım. Noktaların üstüste binmesini önlemek için birinci sorudada öğrenmiş olduğumuz geom_jitter() fonksiyonunu kullandım.Grafik üzerine doğrusal regresyon çizgisi ekleyerek değişkenler arasındaki ilişkinin yönünü belirledim grafik incelendiğinde motor gücü(hp) arttıkça yakıt verimliliğinin(mpg) azaldığını gözlemledim

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(x = hp, y = mpg)) + 
  geom_jitter(width = 5, height = 0.3, alpha = 0.6) +
  geom_smooth(method = "lm", se = TRUE) + 
  theme_classic() + 
  labs(
    title = "motor gucu ile yakit verimliligi arasindaki ilşki",
    x = "motor gucu(hp)",
    y = "yakit verimliligi(mpg)")
## `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'