205  Question

Schlüsselwörter

Aufgaben, Statistik, Prognose, Modellierung, R, Datenanalyse, Regression

Laden Sie das Paket gapminder (ggf. vorab installieren) und laden Sie daraus den Datensatz gapminder. Hier finden Sie weitere Informationen zum Projekt Gapminder.

  1. Erstellen Sie ein Streudiagramm, das den Zusammenhang von Bruttosozialprodukt und Lebenserwartung widerspiegelt.

Tipp: Mit help(gapminder) bekommen Sie mehr Informationen zum Datensatz.

  1. Logarithmieren Sie die Variable zum Bruttosozialprodukt und erstellen Sie auf dieser Basis das Diagramm erneut.

  2. Interpretieren Sie dieses (zweite) Diagramm.

  3. Die Punkte im Streudiagramm sind stark überlagert. Wie kann man diese “Overplotting” verringern?

Hinweis: Beziehen Sie sich auf den Stoff dieses Buches: Ismay, C., & Kim, A. (2019). ModernDive—An Introduction to Statistical and Data Sciences via R. http://moderndive.com/.

206 Solution

library(gapminder)
library(tidyverse)
data("gapminder")

gapminder %>% 
  ggplot() +
  aes(x = gdpPercap, y = lifeExp) + 
  geom_point()

gapminder %>% 
  mutate(gdpPercap_log = log(gdpPercap, base = 10)) %>% 
  ggplot() +
  aes(x = gdpPercap_log, y = lifeExp) + 
  geom_point()

Es findet sich ein linearer, positiver, substanzieller Zusammenhang. Die logarithmierte Variable zeigt die “Nuller” hinter der führenden Eins, also die Größenordnung des Bruttosozialprodukts.

Eine Möglichkeit besteht darin, die Punkte nicht stark zu färben; das “Alpha” der Füllung also zu verringern.

gapminder %>% 
  mutate(gdpPercap_log = log(gdpPercap, base = 10)) %>% 
  ggplot() +
  aes(x = gdpPercap_log, y = lifeExp) + 
  geom_point(alpha = .3)

Siehe Antworten. Es erfolgt keine automatische Bewertung dieser Aufgabe.

207 Meta-information

extype: string exsolution: Siehe Antworten. Es erfolgt keine automatische Bewertung dieser Aufgabe. exname: datenvis-moderndive-scatterplot1 expoints: 5