Deutsches R-Forum

Für ordered hast du jetzt also die Qual der Wahl: discrete oder kontinuierliche x-Achse.
Beides geht.
Beides passt irgendwie.

Ich würde vermutlich einen ordered factor nehmen (und somit die diskrete x-Achse),aber der unterschied ich hauchdünn...

Oder mit kontinuierlicher x-Achse, die fehlende levels mit 0 auffüllen (dann brauchst du keine Faktoren): library(ggplot2) library(dplyr) library(tidyr) fragen <- data.frame(item1 = c(5,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7,7,7,8,9,9,10,10,10,10,10)) computed <- fragen %>% count(item1) %>% complete(item1 = c(4:10...

Wenn ein Summenscore von 5 bis 10 reicht, dann will ich oft auch, dass auf der Achse der gesamte Bereich von 5 bis 10 dargestellt wird. Selbst dann, wenn die Werte unbesetzt sind. Ahh, jetzt verstehe ich was du meinst... Ich würde dann das a Faktor machen und die levels explizit mit angeben. drop =...

Hallo Edi, da hast Du Dich ja richtig reingekniet (Corona-Auszeit?), oder - jetzt mal ehrlich - hast Du das alles parat gehabt? ;) Danke dafür! Als Anwender würde mich das Dies macht ja aber bei einem barplot aus meiner Sicht wenig Sinn, da die x-Achse implizit diskret ist. nicht glücklich machen u...

Da werden die Punkte auch mit xlim gezeichnet, selbst wenn sie über den Bildrand hinaus ragen. Merke: Balken haben eine Breite aber Punkte nicht. :? Jaein... :? 1) Punkte nur durch eine Koordinate. Balken werden durch die koordinaten von 2 Ecken definiert. Deshalb haben Balken immer eine breite (un...

Nunja, dadurch das sich rv$data ändert, invalidiert das den plot und ein neuer wird erzeugt.

Entweder, übergibst du irgendwie die alten ranges an den neuen plot, oder du machst den slider außerhalb...

Das hier macht Punkt 1 & 3: library(shiny) library(plotly) ui <- fluidPage( plotlyOutput("plot"), actionButton("submit", "Submit selection"), tableOutput("table") ) server <- function(input, output, session) { data <- mtcars # create id column data$id = rownames(mtcars) # create selected columns dat...

Hier ein bisschen code zum tüfteln... bzw als unterstüzung zu meiner erklärung. library(ggplot2) fragen <- data.frame(item1 = c(5,5,5,5,5,6,6,7,7,7,7,7,7,7,7,8,9,9,10,10,10,10,10)) ggplot(fragen, aes(x = item1)) + geom_bar() ggplot(fragen, aes(x = item1)) + geom_bar() + xlim(c(5,10)) # same as ggplo...

Manche verwenden die Definition aus dem Boxplot. Kommt das für Dich infrage? Danke für Eure schnellen Antworten. Mein Problem ist hauptsächlich, dass ich die Ausreißer nicht grafisch erkennen kann, weil ich bspw. für ein Scatterplot oder Boxplot zu viele "Datenpunkte" habe, sodass mir dann überhaup...

Die Koeffizienten des Models werden mittel Maximum Likelihood geschätzt.
Unter der Haube von lme4 wird standardmäßig nloptr (https://cran.r-project.org/web/packages ... index.html) genutzt um das Minima zu finden.