SciViews::R(lang = "fr")

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Objectif

Analyse graphique du jeu de données data.io::zooplankton.

Analyses graphiques

zoo <- read(file = "zooplankton", package = "data.io")
names(zoo)

##  [1] "ecd"          "area"         "perimeter"    "feret"        "major"       
##  [6] "minor"        "mean"         "mode"         "min"          "max"         
## [11] "std_dev"      "range"        "size"         "aspect"       "elongation"  
## [16] "compactness"  "transparency" "circularity"  "density"      "class"

chart(data = zoo, ~ ecd) +
  geom_histogram( bins= 10)

chart(data = zoo, ~ ecd) +
  geom_histogram( bins = 25)

chart(data = zoo, ~ ecd) +
  geom_histogram( bins= 40)

chart(data = zoo, ~ ecd) +
  geom_histogram( bins= 55)

Je pense que le nombre de classes le plus adapté est celui de 40. On peut observer un mode et une asymétrie. Il existe également un pic d’effectifs un peu avant 1 mm de diamètre circulaire équivalent. Le pic atteind environ 420 efectifs.

# Graphique sélectionné et mis au net

 chart(data = zoo, ~ ecd) +
  geom_histogram( bins= 40) +
ylab("Effectifs")

Nous pouvons observer un pic à 5mm de périmètre où la densité monte jusqu’à environ 0,175. On peut ainsi observer 1 mode et une asymétrie associé au même pic. Ensuite, on observe une forte décroissance jusqu’à un début de stabilisation à partir de 25mm de périmètre. Il semblerait que même si le périmètre (mm) augmente la densité tend vers 0.

chart( data = zoo, ~ perimeter) +
  geom_density()

Le graphqieu décrit aire par la classe. On peut comparer différentes classes et leur pic moyen de développement. On peut remarquer que la majorité des classes développent une aire similaire. Les cnidaires, cependant, ont une aire très variable capable d’aller de 0 à 42 mm^2. d’autres groupes comme, egg_round, Chaetognath et annelid ont également un peu plus de marge dans les différentes aires possible.

chart(data = zoo, area ~ class %fill=% area %fill=% class) + 
  geom_violin(show.legend = FALSE) +
coord_flip()

On peut remarquer plus clairement que toutes les classes possèdent un pic d’individus possédant la même aire aux environ de 2mm. On remarque encore une differenciation dans cette expression de graphique au niveau des cnidaire et des chaetognath. En effet, leurs développements semblent plus variables.

chart(data = zoo, class ~ area %fill=% area %fill=% class) + 
  ggridges :: geom_density_ridges(show.legend = FALSE) 

## Picking joint bandwidth of 0.201

# Réduction du jeu de données zoo
zoo_sub <- sfilter(zoo, class %in% c("Poecilostomatoid", "Calanoid", "Cyclopoid", "Harpacticoid"))

Les graphiques permettent de voir que les effectifs sont plus important chez les calanoid. On voit égalemnt que pour les Harpacticoid le pic est situé aux alentour de 3 mm contrairement aux 3 autres classes. Poecilostomatoid possède le plus gros pic allant jusqu’à 75 effectifs.

aide Elise Kim

nbins <- 25
chart( data= zoo_sub, ~ feret %fill=% class | class )+
  geom_histogram(data= fselect  (zoo_sub, -class), fill= "grey", bins=25)+
geom_histogram(show.legend = FALSE, bins=nbins) +
ylab("Effectifs")

Pour le premier graphique, on observe 2 modes dont le premier est asymétrique et le deuxième symétrique. Cependant il existe quand même une décroissance marquée.

Pour le deuxième geraphique, il existe un pic au niveau de 0,6 de taille en mm. Il existe 2 mode également . Le premier est plus marqué que le deuxième.

chart( data= zoo_sub, ~ circularity)+
  geom_histogram(bins= 35)

chart( data= zoo_sub, ~ size )+
  geom_density(bins=50)

## Warning: Ignoring unknown parameters: bins