ggplot2 で移動平均(stat_ma) - 廿TTに引き続き、二項分布のパラメータの信頼区間を描画する stat_binomCI を書いた。
Googleアナリティクスのデータで試してみる。
ランディングページごとの直帰率の比較はこんな感じ。
library(ggplot2)library(googleAnalyticsR)source("https://gist.githubusercontent.com/abikoushi/e5ab58b29b2d5166b8df716a2608b8e6/raw/dabe1a69061e7c2d67ff7c155d4b140d9141c5d7/stat_binomCI.R") ga_auth() account_list <- ga_account_list() ga_id <- account_list[3,'viewId'] lpdat <- google_analytics_4(ga_id, date_range = c("2017-05-01","2017-05-31"), metrics = c("sessions","bounces"), dimensions ="landingPagePath", order = order_type(c("sessions"), sort_order ="DESC", orderType ="VALUE"), max =10) ggplot(lpdat,aes(x=reorder(landingPagePath,bounces/sessions),y=bounces/sessions))+ geom_point()+ stat_binomCI(aes(numerator=bounces,denominator=sessions),conf.level =0.8)+ coord_flip()+xlab("")
aes の中の numerator に分子、denominator に分母を入れると信頼区間を描画します。
信頼水準は conf.level で設定できます。
日ごとの直帰率の推移はこんな感じです。
dailydat <- google_analytics_4(ga_id, date_range = c("2017-05-01","2017-05-31"), metrics = c("sessions","bounces"), dimensions ="date") ggplot(dailydat,aes(x=date,y=bounces/sessions))+ geom_line(size=1)+ stat_binomCI(aes(numerator=bounces,denominator=sessions),geom ="ribbon",alpha=0.3)+ xlab("")
lpdat、dailydat の中身はそれぞれこんなふうになっています。
> lpdat landingPagePath sessions bounces 1 /entry/2014/12/19/221230 1335 1207 2 /entry/2015/01/17/064522 1270 1143 3 /entry/2015/01/15/073029 644 608 4 /entry/2014/08/13/031519 575 525 5 /entry/2014/03/05/001432 504 453 6 /entry/2014/03/23/064859 348 306 7 /entry/2014/09/19/055830 340 292 8 /entry/2014/01/25/232720 327 285 9 /entry/2013/08/03/160222 301 269 10 /entry/2014/11/24/142841 263 235
> dailydat date sessions bounces 1 2017-05-01 403 350 2 2017-05-02 469 404 3 2017-05-03 324 286 4 2017-05-04 297 256 5 2017-05-05 428 367 6 2017-05-06 386 335 7 2017-05-07 419 372 8 2017-05-08 510 454 9 2017-05-09 563 505 10 2017-05-10 498 441 11 2017-05-11 461 408 12 2017-05-12 483 411 13 2017-05-13 350 312 14 2017-05-14 316 266 15 2017-05-15 466 405 16 2017-05-16 540 476 17 2017-05-17 487 426 18 2017-05-18 450 401 19 2017-05-19 424 372 20 2017-05-20 262 237 21 2017-05-21 323 285 22 2017-05-22 492 417 23 2017-05-23 580 500 24 2017-05-24 480 410 25 2017-05-25 486 423 26 2017-05-26 483 437 27 2017-05-27 318 291 28 2017-05-28 296 256 29 2017-05-29 509 453 30 2017-05-30 543 485 31 2017-05-31 501 429
試してみたい方は自由にご利用ください。
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