Diamonds-Histogramm-Vergleich2

vis

2023

schoice

Published

February 26, 2023

Aufgabe

Die Daten beziehen sich auf den Datensatz diamonds und sind hier einzusehen bzw. können bei Interesse dort heruntergeladen werden.

Alternativ kann der Datensatz von hier bezogen werden.

Answerlist

Im Diagramm A wird ein Maß der zentralen Tendenz gruppenbezogen gezeigt, also den jeweiligen Kennwert der Gruppe (Schliffart) wiedergegeben.
Im Diagramm B wird die Gesamtverteilung über die drei Gruppen hinweg (in hellgrau) dargestellt; in den kräftigeren Farbtönen wird die Verteilung pro Gruppe (Schliffart) dargestellt.
Insgesamt sind die Verteilung linksschief.
Insgesamt sind die Verteilung rechtssteil.

Lösung

Answerlist

Falsch
Wahr
Falsch
Falsch

Categories:

vis
‘2023’
schoice

--- exname: Diamonds-Histogramm-Vergleich2 extype: schoice exsolution: 64 exshuffle: yes expoints: 1 categories: - vis - '2023' - schoice date: '2023-02-26' slug: Diamonds-Histogramm-Vergleich2 title: Diamonds-Histogramm-Vergleich2 --- ```{r global-knitr-options, include=FALSE} knitr::opts_chunk$set(fig.pos = 'H', fig.asp = 0.618, fig.width = 4, fig.cap = "", fig.path = "", dpi = 96, message = FALSE, echo = FALSE) ``` # Aufgabe Die Daten beziehen sich auf den Datensatz `diamonds` und sind [hier](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/diamonds.html) einzusehen bzw. können bei Interesse dort heruntergeladen werden. Alternativ kann der Datensatz von [hier](https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/ggplot2/diamonds.csv) bezogen werden. ```{r p-diamonds2, echo = FALSE, out.width="100%"} data(diamonds, package = "ggplot2") library(tidyverse) library(gghighlight) library(cowplot) p1 <- diamonds %>% drop_na(cut, price) %>% filter(cut %in% c("Fair", "Premium", "Ideal")) %>% mutate(price = price/1000 %>% round) %>% ggplot() + aes(x = price) + geom_histogram() + geom_vline(aes(xintercept = median(price))) + theme_light() + facet_wrap( ~ cut, scales = "free") diamonds %>% drop_na(cut, price) %>% filter(cut %in% c("Fair", "Premium", "Ideal")) %>% group_by(cut) %>% mutate(price = price/1000 %>% round) %>% summarise(price = median(price)) -> diamonds_sum p2 <- diamonds %>% drop_na(cut, price) %>% filter(cut %in% c("Fair", "Premium", "Ideal")) %>% mutate(price = price/1000 %>% round) %>% ggplot() + aes(x = price, fill = cut) + geom_histogram() + scale_fill_viridis_d() + gghighlight() + facet_wrap(~ cut, scales = "free") + geom_vline(data = diamonds_sum, aes(xintercept = price)) + theme_light() plot_grid(p1, p2, nrow = 2, labels = c("A", "B")) ``` Answerlist ---------- * Im Diagramm A wird ein Maß der zentralen Tendenz gruppenbezogen gezeigt, also den jeweiligen Kennwert der Gruppe (Schliffart) wiedergegeben. * Im Diagramm B wird die Gesamtverteilung über die drei Gruppen hinweg (in hellgrau) dargestellt; in den kräftigeren Farbtönen wird die Verteilung pro Gruppe (Schliffart) dargestellt. * Insgesamt sind die Verteilung linksschief. * Insgesamt sind die Verteilung rechtssteil. # Lösung Answerlist ---------- * Falsch * Wahr * Falsch * Falsch --- Categories: - vis - '2023' - schoice