vis-mariokart-variab

datawrangling
eda
tidyverse
vis
variability
string
Published

April 28, 2023

Aufgabe

Im Datensatz mariokart:

Visualisieren Sie die Streuung der Variablen total_pr.











Lösung

Pakete starten:

library(easystats)
# Attaching packages: easystats 0.6.0 (red = needs update)
✔ bayestestR  0.13.1   ✔ correlation 0.8.4 
✔ datawizard  0.9.0    ✔ effectsize  0.8.6 
✔ insight     0.19.6   ✔ modelbased  0.8.6 
✔ performance 0.10.8   ✔ parameters  0.21.3
✔ report      0.5.7    ✖ see         0.8.0 

Restart the R-Session and update packages in red with `easystats::easystats_update()`.
library(tidyverse)  # startet das Paket tidyverse
library(DataExplorer)  # Data-Vis
library(ggpubr)  # Data-Vis

Attaching package: 'ggpubr'
The following objects are masked from 'package:datawizard':

    mean_sd, median_mad

Daten importieren:

mariokart <- data_read("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/openintro/mariokart.csv")

Oder so:

data(mariokart, package = "openintro")  # aus dem Paket "openintro"

Dazu muss das Paket openintro auf Ihrem Computer installiert sein.

Visualisieren:

Mit dataExplorer:

mariokart %>% 
  select(total_pr) %>% 
  plot_density()  # oder "plot_histogram()"

Mit ggpubr:

gghistogram(mariokart, x = "total_pr")
Warning: Using `bins = 30` by default. Pick better value with the argument
`bins`.

Mit ggplot:

mariokart %>% 
  ggplot(aes(x = total_pr)) +
  geom_density()  # oder "geom_histogram()"

Falls Sie Teile der R-Syntax nicht kennen: Im Zweifel einfach ignorieren :-)


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