Voor het visualiseren van hoe meerdere onafhankelijke variabelen (leeftijd en inkomen) de afhankelijke variabele (huizenprijs) beïnvloeden, zijn er verschillende opties, afhankelijk van de complexiteit en de gewenste duidelijkheid. Hier zijn mijn aanbevelingen: 1. **Scatterplot met meerdere variabelen (bijvoorbeeld met kleur en grootte):** - **Gebruik:** Een scatterplot waarbij je de huizenprijs op de y-as zet, en leeftijd en inkomen op de x-assen, bijvoorbeeld door twee afzonderlijke plots of door een 3D-plot. - **Aanpassingen:** - **Kleur:** Gebruik kleurcodering om verschillende categorieën of groepen te onderscheiden, bijvoorbeeld op basis van leeftijdsgroepen of inkomensklassen. - **Grootte of markerstijl:** Om extra variabele informatie toe te voegen, zoals de grootte van de punten die de huizenprijs weergeven. 2. **Pairplot (of scatterplot matrix):** - **Gebruik:** Een pairplot toont de relaties tussen alle variabelen onderling. - **Beperkingen:** Het laat vooral bivariate relaties zien, niet direct de invloed van meerdere onafhankelijke variabelen op de afhankelijke variabele in één visualisatie. - **Aanpassingen:** - Kleurcodering op basis van de afhankelijke variabele kan helpen om patronen te identificeren. 3. **Regressielijnen of gevisualiseerde regressiemodellen:** - **Gebruik:** Een scatterplot met regressielijnen die de relatie tussen elke onafhankelijke variabele en de afhankelijke variabele laten zien. - **Aanpassingen:** - Voeg meerdere regressielijnen toe, of gebruik Seaborn's `lmplot` of `regplot` functies. 4. **Facetting of subplots:** - Maak aparte visualisaties voor verschillende groepen of categorische variabelen. --- ### Aanbevelingen voor de beste visualisatie: - **Gebruik een scatterplot met kleurcodering:** Bijvoorbeeld, met Seaborn's `scatterplot()` of `relplot()`: ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt sns.scatterplot(data=dataset, x='leeftijd', y='huizenprijs', hue='inkomen', palette='viridis') plt.title('Invloed van leeftijd en inkomen op huizenprijs') plt.show() ``` - **Overweeg een regressieanalyse en visualiseer de regressielijn:** Bijvoorbeeld met `lmplot()`: ```python sns.lmplot(data=dataset, x='leeftijd', y='huizenprijs', hue='inkomen', aspect=1.5) plt.title('Regressie van huizenprijs op leeftijd en inkomen') plt.show() ``` ### Samengevat: - **Beste keuze:** Een scatterplot met kleuraanduiding en mogelijk grootte, of een regressieplot voor meer inzicht. - **Aanpassingen:** Gebruik kleur voor categorieke of kwantitatieve variabelen, voeg regressielijnen toe voor trendvisualisatie, en zorg voor duidelijke labels en legenda. Heeft u meer specifieke wensen of data, dan kan ik gerichter advies geven!

Voor het visualiseren van de relatie tussen meerdere onafhankelijke variabelen (leeftijd, inkomen) en één afhankelijke variabele (huizenprijs) in Seaborn raad ik de volgende visualisatietypes aan: **Aanbevolen diagrammen:** 1. **Pairplot (aanbevolen voor eerste verkenning)** - `sns.pairplot()` toont alle combinaties van variabelen - Toont zowel correlaties als distributies - Ideaal om snel patronen te identificeren 2. **Scatterplot met regressielijn** - `sns.regplot()` of `sns.lmplot()` voor individuele relaties - Toont trendlijn en betrouwbaarheidsinterval - Bijvoorbeeld: inkomen vs huizenprijs met regressielijn 3. **Gepaarde scatterplots met `sns.jointplot()`** - Combineert scatterplot met marginale distributies - Perfect voor twee variabelen per plot **Aanpassingsopties voor duidelijkheid:** - **Kleurcodering**: Gebruik `hue` parameter voor categorische variabelen - **Styling**: - `sns.set_style()` voor achtergrond (white, dark, whitegrid, darkgrid, ticks) - `palette` parameter voor kleurschema's - `size` en `aspect` voor afmetingen - **Regressie-analyse**: - `ci=95` voor betrouwbaarheidsinterval - `order` voor polynomiale regressie - **Labels**: - `xlabel`, `ylabel` voor duidelijke assenbeschrijvingen - `title` voor plot-titel **Voorbeeldcode:** ```python import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # Pairplot voor complete dataset sns.pairplot(data=df, vars=['leeftijd', 'inkomen', 'huizenprijs']) plt.show() # Scatterplot met regressie voor inkomen vs huizenprijs sns.lmplot(x='inkomen', y='huizenprijs', data=df, ci=95) plt.show() ``` Begin met een pairplot voor een overzicht, en gebruik dan gerichte scatterplots met regressie voor gedetailleerde analyse van individuele relaties.