Skapa Spridningsdiagram
Varför använda spridningsdiagram?
Ett spridningsdiagram är idealiskt för att visualisera relationer mellan variabler. Det kan användas för att:
- Visa relationer mellan två numeriska variabler;
- Identifiera mönster, kluster eller avvikare;
- Utforska korrelation (positiv/negativ/ingen).
Syntax för spridningsdiagram i ggplot2
Du kan skapa ett spridningsdiagram med geom_point()
. Ange estetiken för både x
- och y
-axlarna.
ggplot(data = df, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point()
För att särskilja grupper inom datan kan du lägga till en grupperingsvariabel till color
-estetiken. Detta tilldelar olika färger till varje grupp, vilket gör mönster lättare att upptäcka.
ggplot(data = df, aes(x = variable_x, y = variable_y, color = group_var)) +
geom_point()
Exempel: Försäljningspris vs. körda kilometer
Ett spridningsdiagram kan användas för att undersöka hur en bils användning relaterar till dess försäljningspris. I detta exempel visar x-axeln antalet körda kilometer, medan y-axeln visar försäljningspriset.
ggplot(df, aes(x = km_driven, y = selling_price)) +
geom_point() +
labs(title = "Scatter Plot of Selling Price vs. Kilometers Driven",
x = "Kilometers Driven",
y = "Selling Price")
Denna visualisering belyser ofta avskrivningstrender – när körsträckan ökar minskar vanligtvis försäljningspriset. Den kan också visa avvikare, såsom bilar med ovanligt höga priser trots hög körsträcka.
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Awesome!
Completion rate improved to 4
Skapa Spridningsdiagram
Svep för att visa menyn
Varför använda spridningsdiagram?
Ett spridningsdiagram är idealiskt för att visualisera relationer mellan variabler. Det kan användas för att:
- Visa relationer mellan två numeriska variabler;
- Identifiera mönster, kluster eller avvikare;
- Utforska korrelation (positiv/negativ/ingen).
Syntax för spridningsdiagram i ggplot2
Du kan skapa ett spridningsdiagram med geom_point()
. Ange estetiken för både x
- och y
-axlarna.
ggplot(data = df, aes(x = variable_x, y = variable_y)) +
geom_point()
För att särskilja grupper inom datan kan du lägga till en grupperingsvariabel till color
-estetiken. Detta tilldelar olika färger till varje grupp, vilket gör mönster lättare att upptäcka.
ggplot(data = df, aes(x = variable_x, y = variable_y, color = group_var)) +
geom_point()
Exempel: Försäljningspris vs. körda kilometer
Ett spridningsdiagram kan användas för att undersöka hur en bils användning relaterar till dess försäljningspris. I detta exempel visar x-axeln antalet körda kilometer, medan y-axeln visar försäljningspriset.
ggplot(df, aes(x = km_driven, y = selling_price)) +
geom_point() +
labs(title = "Scatter Plot of Selling Price vs. Kilometers Driven",
x = "Kilometers Driven",
y = "Selling Price")
Denna visualisering belyser ofta avskrivningstrender – när körsträckan ökar minskar vanligtvis försäljningspriset. Den kan också visa avvikare, såsom bilar med ovanligt höga priser trots hög körsträcka.
Tack för dina kommentarer!