R Graphics Cookbook, 2. Auflage

Kapitel 13. Verschiedene Diagramme

Diese Arbeit wurde mithilfe von KI übersetzt. Wir freuen uns über dein Feedback und deine Kommentare: [e-mail]

Es gibt viele, viele Möglichkeiten, Daten zu visualisieren, und manchmal passen die Dinge nicht in schöne, ordentliche Kategorien. In diesem Kapitel erfährst du, wie du einige dieser anderen Visualisierungen erstellen kannst.

13.1 Erstellen einer Korrelationsmatrix

Problem

Du möchtest eine grafische Korrelationsmatrix erstellen.

Lösung

Wir schauen uns den Datensatz mtcars an:

mtcars
#>                mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#> Mazda RX4     21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#> Mazda RX4 Wag 21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#> Datsun 710    22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#>  ...<26 more rows>...
#> Ferrari Dino  19.7   6  145 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
#> Maserati Bora 15.0   8  301 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
#> Volvo 142E    21.4   4  121 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

Zunächst erstellt die numerische Korrelationsmatrix mit cor. Dadurch werden Korrelationskoeffizienten für jedes Spaltenpaar erzeugt:

mcor <- cor(mtcars)
# Print mcor and round to 2 digits
round(mcor, digits = 2)
#>        mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#> mpg   1.00 -0.85 -0.85 -0.78  0.68 -0.87  0.42  0.66  0.60  0.48 -0.55
#> cyl  -0.85  1.00  0.90  0.83 -0.70  0.78 -0.59 -0.81 -0.52 -0.49  0.53
#> disp -0.85  0.90  1.00  0.79 -0.71  0.89 -0.43 -0.71 -0.59 -0.56  0.39
#>  ...<5 more rows>...
#> am 0.60 -0.52 -0.59 -0.24 0.71 -0.69 -0.23 0.17 1.00 ...