ggplot2-06-stat_transformacijos.Rmd

---
title: "Sistemos ggplot2 pagrindai"
subtitle: "Statistinės transformacijos"
output: html_notebook
editor_options: 
  chunk_output_type: inline
---


```{r setup}
library(tidyverse)

knitr::opts_chunk$set(fig.height = 3, fig.width = 6)

Sys.setlocale(locale = "Lithuanian")
```

Grafikų elementų sluoksniai (ggplot2)
============================================================================= 

ggplot2 elementų sluoksnai
----------------------------------------------------------------------------- 

```{r}
ggplot(trees, aes(Girth, Volume)) +
    geom_point(color = "limegreen", size = 2) +
    geom_line()
```

Eilutes su geomais sukeiskite vietomis. Ką pastebite?
```{r}
ggplot(trees, aes(Girth, Volume)) +
    ___ +
    ___
```


Statistinės transformacijos
============================================================================= 

Duomenys: diamonds
----------------------------------------------------------------------------- 
```{r}
data(diamonds)
```

Patyrinėkite duomenis
```{r}
head(___)
```
```{r}
tail(___)
```
```{r}
str(___)
```
```{r}
dplyr::glimpse(___)
```

Paaiškinkite, kas nutiko?
----------------------------------------------------------------------------- 

Iš kur atsirado `y`?
```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
     geom_bar(mapping = aes(x = cut)) 
```

geom_bar(stat="count") vs. stat_count(geom="bar")
----------------------------------------------------------------------------- 
```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
     geom_bar(mapping = aes(x = cut)) 
```

```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
    stat_count(mapping = aes(x = cut)) 
```

Galime modifikuoti transformacijos geomą
----------------------------------------------------------------------------- 
Atvaizduokite, ne stulpeliais, o taškais.


a. Pakeiskite geomą į `geom = "point"`
```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
    stat_count(mapping = aes(x = cut), ___) 
```

b. Turbūt jau žinote, ką daryti:
```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
    geom_...(mapping = aes(x = cut), stat = "count") 
```

Norite pakeisi numatytąją transformaciją
----------------------------------------------------------------------------- 
```{r}
demo_df <- tribble(
  ~cut,         ~freq,
  "Fair",       1610,
  "Good",       4906,
  "Very Good",  12082,
  "Premium",    13791,
  "Ideal",      21551
)
```
```{r}
glimpse(demo_df)
```
```{r}
demo_df
```

```{r}
ggplot(data = demo) +
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = freq), stat = "identity")
```


```{r, error=TRUE}
ggplot(data = demo) +
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = freq), stat = "count")
```


Norite pakeisti numatytąjį estetinį išdėstymą
----------------------------------------------------------------------------- 

```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop.., group = 1)) 
```

Panaikinkite `group` parametrą
```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
  ___
```

Norite pakeisti numatytąjį estetinį išdėstymą (2)
----------------------------------------------------------------------------- 

```{r}
c <- ggplot(mpg, aes(hwy))
```
```{r}
c + stat_bin(binwidth = 1)
```
```{r}
c + stat_bin(binwidth = .5)
```

Išbandykite skirtingas parametro `y` reikšmes:

a. `..count..`
b. `..ncount..`
c. `..density..`
d. `..ndensity..`

```{r}
c + stat_bin(aes(y = ___))
```
```{r}
c + stat_bin(aes(y = ___))
```
```{r}
c + stat_bin(aes(y = ___))
```
```{r}
c + stat_bin(aes(y = ..ndensity.., fill = ..count..))
```

Norite atkreipti dėmesį į stat. transformacijas savo kode
----------------------------------------------------------------------------- 

```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
   stat_summary( 
      mapping = aes(x = cut, y = depth),
      fun.ymin = min, 
      fun.ymax = max, 
      fun.y = median,
      color = "green3"
   ) 
```


Užduotys: statistinės transformacijos
----------------------------------------------------------------------------- 

1. Koks geomas pagal nutylėjimą naudojamas funkcijoje `stat_summary()`?

2. Perrašykite kodą, kad jis naudotų `geom_` funkciją vietoje `stat_` funkcijos.

```{r}
# Pradinis kodas
ggplot(data = diamonds) + 
   stat_summary( 
      mapping = aes(x = cut, y = depth),
      fun.ymin = min, 
      fun.ymax = max, 
      fun.y = median
   ) 
```

```{r}
# Pakeistas kodas
ggplot(data = diamonds) + 
    ___(aes(x = ___, y = ___),
        fun.ymin = min, 
        fun.ymax = max, 
        fun.y = median,
        stat = ___ )
```



3. Ką atlieka funkcija `geom_col()`? Kuo ji skiriasi nuo `geom_bar()`?




4. Kokius papildomus kintamuosius apskaičiuoja `stat_smooth()`? Kokie parametrai kontroliuoja funkcijos elgesį?



5. Santykinių dažnių stulpelinėje diagramoje dažnai reikia estetinio išdėstymo parametro, pvz., `group = 1`? Kitaip sakant, kas negerai šiems dviems grafikams? Pataisykite juos.

```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, y = ..prop..))
```

```{r}
ggplot(data = diamonds) + 
  geom_bar(mapping = aes(x = cut, fill = color, y = ..prop..))
```



6. **(Papildoma).** Tam, kad veiktų darniai, dauguma geomų ir statistinių transformacijų yra naudojami numatytomis poromis (`geom` ir `stat`). Peržiūrėkite dokumentaciją ir sudarykite visų šių porų sąrašą. Ką jos turi bendro?