penguins-vis-bodymass1

vis

Published

April 24, 2024

Aufgabe

Im Datensatz palmerpenguins: Welche der folgenden Variablen korreliert am stärksten mit dem Körpergewicht der Pinguine?

Beantworten Sie diese Frage mit Hilfe einer Visualisierung!

Sie können den Datensatz so beziehen:

#install.packages("palmerpenguins")
library(palmerpenguins)
data("penguins")
d <- penguins

Oder so:

d <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv")

Ein Codebook finden Sie hier.

Hinweise:

Orientieren Sie sich im Übrigen an den allgemeinen Hinweisen des Datenwerks.

Lösung

library(tidyverse)
library(DataExplorer)

d <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv")

d |> 
  select(bill_depth_mm, bill_length_mm, flipper_length_mm, body_mass_g) |> 
  plot_scatterplot(by = "body_mass_g")

Es sieht so aus, also ob flipper_length_mm am stärksten mit dem Körpergewicht zusammenhängt.

Alternative Art der Visualisierung:

library(ggpubr)

d |> ggscatter(x = "bill_length_mm", "body_mass_g")

d |> ggscatter(x = "flipper_length_mm", "body_mass_g")

d |> ggscatter(x = "bill_depth_mm", "body_mass_g")

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# Aufgabe

Im Datensatz `palmerpenguins`: Welche  der folgenden Variablen korreliert am stärksten mit dem Körpergewicht der Pinguine?

*Beantworten Sie diese Frage mit Hilfe einer Visualisierung!*


Sie können den Datensatz so beziehen:

```{r}
#install.packages("palmerpenguins")
library(palmerpenguins)
data("penguins")
d <- penguins 
```


Oder so:

```{r eval=FALSE}
d <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv")
```


Ein Codebook finden Sie [hier](https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/doc/palmerpenguins/penguins.html).



Hinweise:

- Orientieren Sie sich im Übrigen an den [allgemeinen Hinweisen des Datenwerks](https://datenwerk.netlify.app/hinweise).



# Lösung

```{r}
library(tidyverse)
library(DataExplorer)
```

```{r}
d <- read.csv("https://vincentarelbundock.github.io/Rdatasets/csv/palmerpenguins/penguins.csv")
```



```{r}
d |> 
  select(bill_depth_mm, bill_length_mm, flipper_length_mm, body_mass_g) |> 
  plot_scatterplot(by = "body_mass_g")
```


Es sieht so aus, also ob `flipper_length_mm` am stärksten mit dem Körpergewicht zusammenhängt.



Alternative Art der Visualisierung:


```{r}
library(ggpubr)

d |> ggscatter(x = "bill_length_mm", "body_mass_g")
d |> ggscatter(x = "flipper_length_mm", "body_mass_g")
d |> ggscatter(x = "bill_depth_mm", "body_mass_g")
```