Ja klar! Das wäre in dem Fall nur die X-Achse, die visualisiert wird. In einem vorherigen Post hatte ich schon einmal aufgezeigt, wie mit einer Monte-Carlo-Simulation eine Eintrittswahrscheinlichkeit für einen Planwert berechnen kann. Im Folgenden der Vorschlag, wie solche Wahrscheinlichkeitswerte visualisiert werden können - mit einer kategorischen Einteilung der Prozentwerte.
Der Code ist ein bisschen elaborierter:
library(reshape2)
library(dplyr)
library(ggrepel)
data <- bind_rows(
tibble(methode = "market 1", score = 0.77),
tibble(methode = "market 2", score = 0.65),
tibble(methode = "market 3", score = 0.44),
tibble(methode = "market 4", score = 0.45))
categ <- bind_rows(
tibble(chance = "unrealistic", xstart = 0, xend = 0.2),
tibble(chance = "ambitious", xstart = 0.2, xend = 0.4),
tibble(chance = "decent", xstart = 0.4, xend = 0.6),
tibble(chance = "easy", xstart = 0.6, xend = 0.8),
tibble(chance = "effortless", xstart = 0.8, xend = 1))
data %>%
melt(.) %>%
ggplot() +
geom_point(aes(x = value, y=variable)) +
geom_rect(data=categ, aes(ymin=0.95, ymax=1.05, xmin=xstart, xmax=xend, fill=chance), alpha =0.5) +
geom_text_repel(aes(x = value, y = variable, label = methode), hjust = 0, size = 3, direction = "y", nudge_y = 0.1,
segment.color = '#D1D1D1') +
geom_point(aes(x = value, y=variable)) +
theme(axis.title.x=element_blank(),
axis.text.x=element_blank(),
axis.ticks.x=element_blank(),
axis.title.y =element_blank(),
axis.text.y=element_blank(),
axis.ticks.y=element_blank(),
panel.grid.major = element_blank(),
panel.grid.minor = element_blank(),
panel.background = element_blank(),
legend.position="none") +
xlim(-0.1,1.1) +
scale_fill_manual(breaks=categ$chance,
values=c("unrealistic" = "#9E5E4F", "ambitious" = "#EBB2A4",
"decent" = "#A4EBD2", "easy" = "#5FEEBC", "effortless" = "#78ABA1")) +
geom_text(x=0.1, y=0.9, label="unrealistic", size = 2.7, color = "#ADADAD") +
geom_text(x=0.3, y=0.9, label="ambitious", size = 2.7, color = "#ADADAD") +
geom_text(x=0.5, y=0.9, label="decent", size = 2.7, color = "#ADADAD") +
geom_text(x=0.7, y=0.9, label="easy", size = 2.7, color = "#ADADAD") +
geom_text(x=0.9, y=0.9, label="effortless", size = 2.7, color = "#ADADAD")