Coleção visualizacao
Disperso
Mostre a relação entre duas medidas com uma marca por linha da tabela.
O que o bloco faz
view/points representa cada linha da tabela como um ponto nas coordenadas de duas colunas. Cor por distingue grupos sem alterar a quantidade de pontos. O nó não agrega as observações.
Antes de continuar
Termos que esta página usa, em poucas palavras. As definições completas estão no glossário.
- Intervalo de confiança
- Uma faixa de valores calculada a partir da amostra. Com 95% de confiança, o procedimento produz intervalos que contêm o valor verdadeiro em 95% das amostras possíveis; não quer dizer que um intervalo específico tenha 95% de probabilidade de acertar.
- Fator
- Uma variável explicativa categórica cujo efeito se quer estudar, como adubo, cultivar ou dose. Num experimento fatorial, dois ou mais fatores são combinados.
- Tendência
- O movimento de longo prazo de uma série, de subida ou de descida, separado das oscilações de curto prazo e da sazonalidade.
Quando usar
Use para examinar associação, concentração e observações afastadas entre duas medidas. Cada ponto representa a unidade descrita por uma linha; identifique essa unidade antes de interpretar a nuvem.
Configuração
Eixo X e Eixo Y são obrigatórios. Cor por é opcional: texto ou fator produz grupos discretos, enquanto número produz uma escala contínua. Tendência aceita nenhuma, linear ou suave; ambas as linhas de tendência incluem uma faixa de confiança de 95%, não uma faixa que contenha as observações. Eixo em log aceita nenhum, X, Y ou ambos e exige valores positivos. Painéis por divide os grupos em painéis com a mesma escala.
Exemplo
library(trama.view)
dados <- data.frame(qtd = c(2, 4, 5, 7, 9, 10), valor = c(8, 12, 11, 18, 21, 24),
regiao = c("Norte", "Sul", "Norte", "Sul", "Norte", "Sul"))
tr_points(dados, x = "qtd", y = "valor", cor = "regiao", tendencia = "linear")
Como interpretar
A posição mostra os valores das duas medidas para cada linha. Sobreposição intensa impede distinguir quantas observações ocupam uma região; view/bin2d conta essas observações por célula. linear ajusta uma reta e suave uma curva local; são resumos visuais, não testes de hipótese. Com dezenas de milhares de linhas, agregue ou use a grade antes de interpretar densidade.