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Diagramme mit ggplot2

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  • First Online:
Grundlagen der Datenanalyse mit R

Part of the book series: Statistik und ihre Anwendungen ((STATIST))

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Zusammenfassung

Mit dem Zusatzpaket ggplot2 lassen sich die in Kap. 14 vorgestellten Diagrammtypen ebenfalls erstellen. Dabei ist die Herangehensweise eine grundsätzlich andere: Während der Basisumfang von R für verschiedene Diagrammarten einzelne Funktionen bereitstellt, werden mit ggplot2 alle Diagrammtypen mit einem einheitlichen System erzeugt.

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Notes

  1. 1.

    Dies orientiert sich an Ideen der grammar of graphics (L. Wilkinson 2005) und basiert intern auf dem Paket grid aus dem Basisumfang von R. Das Paketlattice verfolgt vergleichbare Ziele wie ggplot2 und setzt ebenfalls auf grid auf. Details erläutert Murrell (2018).

  2. 2.

    https://ggplot2-book.org/https://r-graphics.org/https://serialmentor.com/dataviz/ Siehe auch das ggplot2 cheat sheet unter https://www.rstudio.com/resources/cheatsheets/. Erweiterungen, etwa für neue Diagrammtypen, listet https://exts.ggplot2.tidyverse.org/ auf. Das Paket gganimate (Pedersen und Robinson 2020) ermöglicht es Animationen zu erstellen.

  3. 3.

    vignette("ggplot2-specs") erläutert die visuellen Attribute.

  4. 4.

    Wo dies notwendig ist, lässt sich alternativ aes_string() mit Variablennamen in Anführungszeichen verwenden – etwa wenn diese Elemente eines Vektors von Zeichenketten sind.

  5. 5.

    Übergibt man statt eines Faktors die 1, gehören alle Datenpunkte zusammen, z. B. für ein Liniendiagramm einer einzelnen Datenreihe.

  6. 6.

    Die ungewöhnliche Syntax ist möglich, weil der Operator + eine Funktion ist, a + b also in "+"(a, b) übersetzt wird (Abschn. 1.2.5). Weiter ist "+"() generisch, kann sich also für ggplot-Objekte anders als für Zahlen verhalten (Abschn. 17.3.6).

  7. 7.

    ..count.. ist der Name einer mit stat="count" intern erzeugten Variable mit den berechneten Gruppenhäufigkeiten, auf die man innerhalb des Aufrufs von aes() Zugriff hat.

  8. 8.

    Analog zu Fußnote 7 ist ..density.. der Name einer intern berechneten Variable, auf die man innerhalb von aes() Zugriff hat.

  9. 9.

    Für die Schätzung der Parameter geläufiger Verteilungen s. Abschn. 16.4.1.

  10. 10.

    http://colorspace.r-forge.r-project.org/articles/ggplot2_color_scales.html zeigt Details und Beispiele.

  11. 11.

    Weitere stellt das Paketggthemes (Arnold 2019) zur Verfügung.

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Wollschläger, D. (2020). Diagramme mit ggplot2. In: Grundlagen der Datenanalyse mit R. Statistik und ihre Anwendungen. Springer Spektrum, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-61736-6_15

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