一、cars包中的Salaries数据集

1.查看原数据结构

library(ggplot2)
library(car)
head(Salaries)

原数据前六行

其中rank为学术等级，sex为性别，yrs.since.phd为获得博士学位的年数，yrs.service为工龄，salary为9个月的薪水。
2.查看薪水如何随学术等级变化

ggplot(Salaries,aes(x=salary,fill=rank))+geom_density()

数据有重叠，调整透明度

ggplot(Salaries,aes(x=salary,fill=rank))+geom_density(alpha=.3)

3.查看博士学位毕业年数与薪水关系

ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,color=rank,shape=sex))+geom_point()

修改为刻面图

ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,color=rank,shape=sex))+geom_point()+facet_grid(.~sex)

暂时忽略性别和学术等级，做非参数光滑曲线loess，即默认值smooth

ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary))+geom_point()+geom_smooth()

显示不是线性的关系，则按性别拟合一个二次多项式回归

ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,linetype=sex,shape=sex,color=sex))+geom_point(size=2)+geom_smooth(method=lm,formula = y~poly(x,2),se=FALSE,size=1)

得出男性从0-30增加然后下降，女性一直上升，数据集中没有女性获得博士学位超过40年，男性大部分可以拿到很高的薪水。

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