Разбор практического задания 3

library(tidyverse)

Задание 1

Посмотрим на названия столбцов:

colnames(chickwts)

## [1] "weight" "feed"

Воспроизведем график из задания 1:

ggplot(data = chickwts, aes(x = feed, y = weight, fill = feed)) + 
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Weights of chicken by feed type", 
       x = "Type of feed", y = "Chicken weight") +
  scale_fill_discrete(name = "Type of feed")

• по оси x: типы корма;
• по оси y: вес цыплят;
• заливка fill по типу корма;
• не забываем про подписи к осям, заголовок графика и заголовок легенды.

Задание 2

Посмотрим на названия столбцов:

colnames(iris)

## [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width"  "Petal.Length" "Petal.Width"  "Species"

Воспроизведем график из задания 2:

ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) + 
  geom_density() + facet_wrap(~Species) +
  scale_fill_manual(values = c("red", "orange", "yellow"))

• по оси x идет Sepal.Length, строим график плотности;
• заливка fill зависит от сорта ириса;
• добавляем деление на группы-фасетки в зависимости от сорта ириса;
• изменяем цвета заливки вручную через scale_fill_manual().

Задание 3

Посмотрим на названия столбцов:

colnames(iris)

## [1] "Sepal.Length" "Sepal.Width"  "Petal.Length" "Petal.Width"  "Species"

Воспроизведем график из задания 3:

ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Petal.Length,
                        color = Species)) + 
  geom_point() + geom_smooth(method = lm)

## `geom_smooth()` using formula 'y ~ x'

• выставляем нужные показатели по осям x и y;
• цвет точек (не заливка) зависит от сорта ириса;
• для добавления регрессионных прямых берем слой geom_smooth() и выставляем метод lm (linear model).